• ECTS

    3 crédits

  • Composante

    Sciences économiques, gestion, mathématiques et informatique

  • Volume horaire

    30h

  • Période de l'année

    Enseignement septième semestre

Description

Ce cours est une introduction aux techniques de Machine Learning. Il aborde la notion de "généralisation" d'un modèle par des méthodes d'apprentissage.

Compétences attendues :

  • Mettre en oeuvre les techniques fondamentales d'apprentissage;
  • Evaluer les performances d'un modèle;
  • Calibrer les paramètres d'un modèle.

Thématiques abordées : 

  • Rééchantillonnage;
  • Scoring;
  • Classification supervisée (k-plus proches voisins, Logit, séparateurs linéaires et non linéaires).
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Objectifs

Comprendre les enjeux du Machine Learning; savoir mettre en oeuvre les techniques fondamentales d'apprentissage sur des données réelles à travers des librairies R ou Python.

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Évaluation

Contrôle continu comprenant, d'une part, la restitution d'un travail sur projet par rapport écrit et, d'autre part, une soutenance orale.

Prise en compte de la situation sanitaire : se référer à la disposition générale figurant en préambule des fiches de cours du présent document

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Heures d'enseignement

  • Fondamentaux en machine learningCM12h
  • Fondamentaux en machine learningTD18h