Discipline(s) : Sciences et technologies
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MI0B802T - Apprentissage Automatique
Semestre | Semestre 2 |
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Crédits ECTS | 5 |
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Volume horaire total | 40 |
Domaine(s) LMD
SCIENCES HUMAINES ET SOCIALES, SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE
Langue(s) d'enseignement
Français
Responsables
Frédéric FERRATY : ferraty@univ-tlse2.fr
Objectifs
Comprendre les mécanismes et principes des méthodes élémentaires d'apprentissage.
Savoir utiliser des outils analytiques types librairies Python ou R.
Analyse critique des résultats.
Savoir utiliser des outils analytiques types librairies Python ou R.
Analyse critique des résultats.
Contenu
Arbres de décision, forêts aléatoires.
Classification supervisée (classification linéaire) et non supervisée (clustering, K-means...).
Apprentissage de règles, de préférences (systèmes de recommandation).
Classification supervisée (classification linéaire) et non supervisée (clustering, K-means...).
Apprentissage de règles, de préférences (systèmes de recommandation).