ML 2

Apprentissage automatique 2

Description : Ce cours complète le cours d’apprentissage automatique 1 avec les notions de traitement de données (réduction de dimension, etc.), l’apprentissage non-supervisé, l’apprentissage actif et semi-supervisé, les questions d’explicabilité.

Acquis d’apprentissage : À l’issue de ce cours, les élèves auront complété leur approche en largeur de l’apprentissage automatique.

Modalités d’évaluation : Examen écrit de 2h, rattrapable.

Compétences évaluées :

• Recherche et Développement
• Développement

Responsable de cours : Arthur Hoarau

Identifiant Geode : 3MD4010