Descriptif
On considère la problématique du passage à l'échelle en machine learning. Il s'agit de comprendre et d'apprendre à implémenter les principales approches permettant de résoudre numériquement des problèmes d'apprentissage statistique sur des données massives. Plusieurs angles seront abordés : réduction de la dimension, sélection de variables, techniques d’indexation et de hachage, algorithmes d'optimisation adaptés, et calculs sur clusters de machines.
24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)
Diplôme(s) concerné(s)
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'Option 3A acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
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 IA : Intelligence Artificielle
Vos modalités d'acquisition :
- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.