v2.2.9 (2309)

Enseignement scientifique & technique - IA317 : Large scale machine learning

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.

nombre d'heure en présentiel

24

nombre de blocs

16

Diplôme(s) concerné(s)

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme IA : Intelligence Artificielle

Pour 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.

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