v2.11.0 (5354)

Cours scientifiques - IA309 : Optimisation large échelle

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 problème d'apprentissage statistique supervisé. Plusieurs angles seront abordé : réduction de la dimension et sélection des features, utilisation d'algorithmes d'optimisation adaptés, et utilisation d'outils informatiques distribués permettant de porter les calculs sur un cluster.

Objectifs pédagogiques

A définir

24 heures en présentiel (8 blocs ou créneaux)

effectifs minimal / maximal:

10/30

Diplôme(s) concerné(s)

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

Vos modalités d'acquisition :

Examen écrit 

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS

Le coefficient de l'UE est : 1

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

A définir

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