 | Programme d’études 2023-2024 | English | |
| Machine Learning I | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| S-INFO-256 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
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| Anglais, Français | Anglais, Français | 30 | 30 | 0 | 0 | 0 | Q2 |
Contenu de l'AA
Ce cours présente une introduction générale à l'apprentissage automatique/statistique. Voici une liste (non-exhaustive) des sujets abordés : learning framework (training and test errors, model assessment and selection, bias/variance tradeoff, resampling methods, regularization), supervised learning (linear models, tree-based models, neural networks, parametric/non-parametric models), and unsupervised learning (dimensionality reduction).
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
- En présentiel
Types d'activités
- Cours magistraux
- Travaux pratiques
- Projet sur ordinateur
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée
- Université de Mons - Mons
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée
- Université de Mons - Mons