Descriptif
Introduction au machine learning (2 séances)
Les problématiques de classification supervisée sont à l'heure actuelle parmi les plus emblématiques de l'essor de l'intelligence artificielle (reconnaissance de caractères manuscrits, détection de visages dans une photo, ...). Cette introduction a pour but de présenter les concepts fondamentaux de cette discipline et d'introduire quelques résultats théoriques de convergence.
Mots-clés : Régression logistique, SVM, Arbres de décision, Random forest, XGBoost, réseaux de neurones,
7 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
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
- Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
- Scientifique acquis : 1.5
Le coefficient de l'UE est : 1
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.