v2.6.0 (3585)

Enseignement scientifique & technique - IA317 : Apprentissage en grande dimension

Domaine > Informatique.

Descriptif

Ce cours est dédié à l'apprentissage machine en grande dimension (représentation de données, plus proches voisins, réduction de dimension, projection aléatoire, méthodes d'ensemble, sélection de features, recherche arborescente et hachage).

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 Programme des auditeurs libres des établissements français partenaires

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

Pour les étudiants du diplôme Data & Artificial Intelligence

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.

Pour les étudiants du diplôme IA : Intelligence Artificielle

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

  1. Sparse data & nearest neighbors
  2. Dimension reduction (PCA, NMF, ...)
  3. Random projection (Halko's algorithm)
  4. Ensemble methods (random forest, gradient boosting)
  5. Feature selection
  6. Tree search (KD-trees, Ball trees)
  7. Locally sensitive hashing
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