ECTS
3 crédits
Composante
UFR Sciences et Montagne
Description
Ce cours est une introduction au Machine Learning. Le Machine Learning a explosé durant la dernière décennie et fait dorénavant partie des connaissances nécessaires de tout développeur qui entre sur le marché du travail.
Trois axes guideront ce cours : un aspect pratique, un aspect théorique et comment s'inscrit le Machine Learning dans la société. D'un point de vue pratique, nous étudierons des exemples concrets de mise en oeuvre de machine learning, vous réaliserez un projet complet. Au niveau théorique, nous étudierons certains algorithmes classiques, que vous ré-implémenterez. Enfin, vous aurez à réaliser des exposés, sur un thème de votre choix, pour expliquer ce qu'apporte/a apporté/peut apporter le Machine Learning dans ce domaine
Objectifs
- Connaitre les algorithmes classiques : régression, classification, random forest, deep learning, ...
- Savoir mettre en œuvre un projet simple de ML
Heures d'enseignement
- Réseaux de neurones - CMCours Magistral6h
- Réseaux de neurones - TDTravaux Dirigés9h
- Réseaux de neurones - TPTravaux Pratiques12h
Plan du cours
Régression, Classification, Deep Learning
Bibliographie
Machine Learning avec Scikit-Learn, Aurélien Géron 2017