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 Inside ENSTA Paris
Pour 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
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.