v2.2.5 (2118)

Enseignement scientifique & technique - SD-TSIA210 : Machine Learning

Domaine > Mathématiques.

Descriptif

Cours en anglais
L’'apprentissage statistique s’'intéresse à l’'inférence de modèles pour la reconnaissance de formes, la prédiction et le diagnostic, dans un cadre probabiliste et statistique.
Dans ce cours, l’'étudiant apprendra
- d’'abord à poser un problème d’'apprentissage supervisé (classification et régression) en le formulant comme un problème d’'optimisation de critères statistiques,
- à développer un algorithme d’apprentissage approprié
- et à évaluer la fonction de classification ou de régression ainsi construite.
Les principaux modèles et algorithmes de l’'apprentissage supervisé tels que le perceptron, SVM/SVR, arbre, méthodes d’'ensemble) seront étudiés ainsi que quelques approches génératives. Une courte introduction à l'’apprentissage non supervisé sera également proposée.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

SD204. Modèles linéaires, régularisation 

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Echange non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

 

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