Niveau d'étude
BAC +4
Composante
Polytech Dijon (Ex-ESIREM)
Description
- Présentation de l’apprentissage automatique, définition des termes importants (intelligence artificielle, apprentissage automatique, optimisation) et des types de machine learning (supervisé, non supervisé, classification, régression)
- Classification : principaux algorithmes (régressions logistiques, arbres, forêts aléatoires, SVM linéaires ou à noyaux, k-moyennes, multi-classes) et méthodes d’évaluation
- Régression : principaux algorithmes et utilisation avancée (régression linéaire, régularisation) et méthodes d’évaluation
- Clustering : principaux algorithmes et évaluation
- Réseaux de neurones et descente de gradient
- Utiliser ces algorithmes : choix des hyper-paramètres et validation, sur-apprentissage, biais
Objectifs
- Connaitre les principaux algorithmes d’apprentissage automatique, en apprentissage supervisé (classification ou régression) et non supervisé (clustering).
- Implémenter les algorithmes d’apprentissage automatique.
- Utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique déjà implémentés dans une librairie et choisir leurs paramètres.
- Évaluer les performances d’un algorithme et comparer plusieurs algorithmes.
Heures d'enseignement
- CMCours Magistral8,75h
- TDTravaux Dirigés7h
- TPTravaux Pratiques14h
Pré-requis obligatoires
- Algorithmique et programmation
- Mathématiques appliquées
- Python
Modalités de contrôle des connaissances
Évaluation initiale / Session principale - Épreuves
Type d'évaluation | Nature de l'épreuve | Durée (en minutes) | Nombre d'épreuves | Coefficient de l'épreuve | Note éliminatoire de l'épreuve | Remarques |
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CC (contrôle continu) | Ecrit sur table | |||||
CC (contrôle continu) | Evaluation des pratiques techniques |
Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves
Type d'évaluation | Nature de l'épreuve | Durée (en minutes) | Nombre d'épreuves | Coefficient de l'épreuve | Note éliminatoire de l'épreuve | Remarques |
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CC (contrôle continu) 2nde chance | Ecrit sur table | |||||
CC (contrôle continu) 2nde chance | Evaluation des pratiques techniques |