- Domaine : Masters du domaine SCIENCES ET TECHNOLOGIES
- Diplôme : Master
- Mention : Econométrie, statistiques
- Parcours : M2 Economie quantitative pour la décision
- Unité d'enseignement : Statistiques et Intelligence Artificielle
Nombre de crédits de l'UE : 6
Code APOGEE : ACT2298M
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
42 h
Travaux Dirigés (TD)
18 h
Travaux Pratiques (TP)
0 h
Durée de projet en autonomie (PRJ)
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.
Pré-requis :
De bonnes bases en statistiques et probabilités.
Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
Maîtriser les fondements mathématiques des principales méthodes d’apprentissage statistique.
Programme de l'UE / Thématiques abordées :
Cette UE vise à donner aux étudiants les bases fondamentales de techniques classiques en modélisation statistique tout en présentant une ouverture vers des thématiques de recherche contemporaines. Elle prévoit deux parties. Une première partie porte sur une introduction aux séries temporelles, les modèles de régression pénalisée et l’analyse de sensibilité. Pour la deuxième partie, l’accent est mis sur les bases méthodologiques de l’apprentissage statistique. Parmi les thèmes abordés nous retrouvons le model-based clustering, les arbres de décision et forêts, les réseaux de neurones, les reseaux bayesians, les techniques de re-échantillonnage et validation croisée, le bootstrap, le boosting.
Liste des autres Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
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