Machine Learning
Les fondements du machine learning : passer de données brutes à un modèle entraîné et évalué.
Prérequis : Python de base et le cours Mathematics (algèbre linéaire, probabilités, statistiques).
Programme
- Introduction
- Concepts généraux
- Évaluation et validation des modèles
- Formulation probabiliste
- Régression linéaire
- Classification linéaire
- Régularisation et inférence en grande dimension
- Réseaux de neurones multi-couches
- Machines à vecteurs de support
- Arbres de décision et méthodes d'ensemble