- Unité d'enseignement : Techniques d'apprentissage automatique
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : INF2417M
Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
10.5 h
Travaux Pratiques (TP)
10.5 h
* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.
Pré-requis :
Des connaissances de base en programmation Python et en mathématiques/statistiques sontrequises
Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
Ce module est composé de parties au sommet de la chaîne de traitement des données qui visent le même objectif de production de connaissances, typiquement pour les décideurs, à partir des données.
Il vise à :
•Permettre aux étudiants d’appréhender les enjeux méthodologiques, technologiques etéconomiques d’un projet de traitement de données
•Expérimenter ces enjeux à travers des exemples concrets et pratiques.
•Assimiler les objectifs du Machine Learning et connaître ses techniques et outils declassification, derégression, de clustering et de sélection de variables.
•Sensibiliser les étudiants aux problèmes variés que pose l’extraction de connaissances(descriptivesou prédictives) dans les gros volumes de données.
Programme de l'UE / Thématiques abordées :
•Tour d’horizon des problèmes & types d’apprentissage (supervisé/non supervisé, classification/régression, single/multi-output, structuré/non structuré, statistiques ou non, etc.).
•Principaux modèles et algorithmes d’apprentissage supervisé (modèles linéaires, réseaux de neuronnes, arbres de décision, Bagging, Random Forest, Boosting) et d’apprentissage nonsupervisé (K-means, clustering hiérarchiques, etc.)
•Les concepts importants : critères de performance, validation croisée, overfitting.
•Sélection de variables.
•Applications : biologie, santé, marketing, maintenance prédictive, etc
•Mise en pratiquesur des jeux de données avec scikit-learn sous Python sur des cas d'étudesréels
Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
Date de la dernière mise-à-jour : 07/09/2022
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