Introduction au Machine Learning

Ects : 4

Enseignant responsable :

  • FLORIAN YGER

Volume horaire : 36

Description du contenu de l'enseignement :

Ce cours constitue une introduction à l’apprentissage artificiel. Nous ferons des rappels de statistiques élémentaires et y aborderons les algorithmes fondamentaux d’apprentissage supervisé et non supervisé.

 

1) apprentissage supervisé:

K-plus proches voisins,

Analyse discriminante linéaire et quadratique

méthode bayésienne naïve,

régression logistique

 

2) apprentissage non supervisé:

classification hiérarchique,

nuées dynamiques,

mixtures de gaussiennes

Compétence à acquérir :

Fondamentaux du Machine Learning (nécessaires pour l’étude des modèles plus récents), méthodologie pour l’application du Machine Learning sur des données réelles (baseline, validation, pré-traitement) et bases librairies ML de Python