v2.6.4 (3815)

Enseignement scientifique & technique - IA317 : Apprentissage en grande dimension

Domaine > Informatique.

Descriptif

Ce cours est dédié à l'apprentissage machine en grande dimension (méthode des plus proches voisins, régression, réduction de dimension, méthodes d'ensemble, sélection de variables, hachage et projection aléatoire).

Pour les étudiants du diplôme Data & Artificial Intelligence

  • Linear algebra 
  • Python programming

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Data & Artificial Intelligence

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

Pour les étudiants du diplôme Programme de mobilité des établissements français partenaires

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

Pour les étudiants du diplôme Echange international 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'Option 3A acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

  1. The curse of dimensionality
  2. Nearest neighbors
  3. Regression
  4. Dimensionality reduction
  5. Ensemble methods
  6. Feature selection
  7. Hashing and random projection
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