Université Lyon 1
Arqus
  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES ET TECHNOLOGIES
  • Diplôme : Master
  • Mention : Mathématiques appliquées, statistique
  • Parcours : Statistique, informatique, techniques numériques
  • Unité d'enseignement : Machine Learning
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : INF2356M
    Responsabilité de l'UE :
AUSSEM ALEXANDRE
 alexandre.aussemuniv-lyon1.fr
04.72.43.44.66
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
18 h
Travaux Dirigés (TD)
6 h
Travaux Pratiques (TP)
6 h
Durée de projet en autonomie (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectif Cours magistraux (CM)
210 étudiants
Effectif Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Effectif Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
Socle de connaissances en Apprentissage automatique (Machine Learning).
    Programme de l'UE / Thématiques abordées :

Méthodes et outils modernes pour l’apprentissage de modèles statistiques à partir de données et l’aide à la décision. L'UE sensibilise les étudiants aux différents problèmes qui se posent lorsqu’on cherche à extraire des connaissances dans les données pour résoudre des tâches de classification, d’estimation de densité de probabilité, et de régression. En TP, les étudiants se familiarisent avec Python et scikit-learn.

 

  • Apprentissage supervisé, non-supervisé (classification automatique) et estimation de densité.
  • Principes généraux de l’estimation statistique.
  • Arbres de décision et forêts aléatoires,
  • Séparateurs à Vaste Marge (SVM)
  • Bootstrapping, Bagging, Boosting
  • Applications biologie, maintenance prédictive, marketing, business intelligence etc.
  • Prédiction de séries chronologiques

 

Problèmes liés au passage à l’échelle seront abordés.

    Liste des autres Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
Date de la dernière mise-à-jour : 08/09/2022
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