Descriptif
Le cours se veut une introduction à ce domaine. Il vise à en donner une vision d’ensemble, les bases théoriques, et une méthodologie de conception. Il sera validé par un examen, et par la participation à une compétition de type Kaggle.
Objectifs pédagogiques
The course is an introduction to this area. Its purpose is to provide a theoretical basis, an overview and a design methodology. It will be validated by an examination, and by a participation to a Kaggle type competition.
- Petite classe : 12
- Contrôle : 3
- Cours magistral : 6
effectifs minimal / maximal:
1/111Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
Bases de statistiques
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
Vos modalités d'acquisition :
- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 6
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 6 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 1.75 ECTS
- Scientifique acquis : 1.75
Le coefficient de l'UE est : 1.75
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Programme détaillé
1CM :
Introduction : contexte, applications et principales approches.
Théorie bayésienne de la décision et k plus-proches voisins.
1TD :
Application à la classification de textes.
2CM :
Apprentissage supervisé,
Machines à vecteurs de supports.
2TD :
Etude de la régularisation,
application à la classification de chiffres.
3CM :
Apprentissage supervisé
Autres classifieurs (arbres de décision, approches ensemblistes)
3TD :
Application à la classification de base de données
4CM :
Réseaux de neurones,
Rétro-propagation du gradient
4TD :
Optimisation et influence des paramètres.
5CM :
Apprentissage non supervisé,
Analyse en composantes principales, K-moyennes
5TD :
Application à la segmentation d'image
6CM :
Réseaux de neurones profonds
6TD :
Début du mini projet Kaggle.
7CC :
Contrôle,
7TD :
Finalisation du mini projet Kaggle