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Master InformatiqueUE Science des données

Contenu

L’objectif de ce cours est de former les étudiants à pouvoir répondre à une compétition Kaggle quelle qu’elle soit avec des méthodes avancées de machine learning. Le cours dresse un panorama avancé de l’apprentissage automatique qu’il s’agisse des paradigmes d’apprentissage (supervisé, non supervisé, semi-supervisé, actif, transductif…), des tâches (classification, régression, ranking, metric learning, prédiction structurée, classification multilabel, multi-instances ou multitaches) ou des méthodes.

Langue utilisée

Langue principale utilisée par cet enseignement : Français.

Volume des enseignements

  • Cours magistraux : 9 heures
  • Travaux dirigés : 9 heures
  • Travaux pratiques : 9 heures

Codes APOGÉE

SINC82AL, SINC82AJ.

Les formations qui utilisent cet enseignement