DSC 345 : Machine Learning

Résumé de section

• Sélectionner la section OBJECTIFS ET DESCRIPTION DU COURS

  OBJECTIFS ET DESCRIPTION DU COURS

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• Sélectionner la section RESULTATS D'APPRENTISSAGE (LEARNING OUTCOMES)

  RESULTATS D'APPRENTISSAGE (LEARNING OUTCOMES)

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• Sélectionner la section CRITERES D'EVALUATION (LEARNING ASSESSMENT CRITERIA)

  CRITERES D'EVALUATION (LEARNING ASSESSMENT CRITERIA)

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• Sélectionner la section EVALUATION DE L'APPRENTISSAGE & PONDERATION

  EVALUATION DE L'APPRENTISSAGE & PONDERATION

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• Sélectionner la section SYLLABUS, LIVRES & AUTRES SUPPORTS DE COURS

  SYLLABUS, LIVRES & AUTRES SUPPORTS DE COURS

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• Sélectionner la section SEMAINE 1 : Introduction au Machine Learning et rappels de statistiques.

  SEMAINE 1 : Introduction au Machine Learning et rappels de statistiques.

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• Sélectionner la section SEMAINE 2 : Méthodes supervisées – régression et classification.

  SEMAINE 2 : Méthodes supervisées – régression et classification.

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• Sélectionner la section SEMAINE 3 : Algorithmes supervisés avancés (SVM, réseaux de neurones de base).

  SEMAINE 3 : Algorithmes supervisés avancés (SVM, réseaux de neurones de base).

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• Sélectionner la section SEMAINE 4 : Méthodes non supervisées – clustering et réduction de dimension.

  SEMAINE 4 : Méthodes non supervisées – clustering et réduction de dimension.

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• Sélectionner la section SEMAINE 5 : Méthodes d’ensemble – bagging, boosting, random forest.

  SEMAINE 5 : Méthodes d’ensemble – bagging, boosting, random forest.

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• Sélectionner la section SEMAINE 6 : EXAMEN A MIS PARCOURS

  SEMAINE 6 : EXAMEN A MIS PARCOURS

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• Sélectionner la section SEMAINE 7 : Applications : navigation autonome, biomédical et biométrie.

  SEMAINE 7 : Applications : navigation autonome, biomédical et biométrie.

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• Sélectionner la section SEMAINE 8 : Text Mining et Web Mining.

  SEMAINE 8 : Text Mining et Web Mining.

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• Sélectionner la section SEMAINE 9 : Lecture et analyse critique d’articles de recherche.

  SEMAINE 9 : Lecture et analyse critique d’articles de recherche.

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• Sélectionner la section SEMAINE 10 : Optimisation et tuning de modèles.

  SEMAINE 10 : Optimisation et tuning de modèles.

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• Sélectionner la section SEMAINE 11 : Projet pratique d’apprentissage automatique.

  SEMAINE 11 : Projet pratique d’apprentissage automatique.

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• Sélectionner la section SEMAINE 12 : EXAMEN FINAL

  SEMAINE 12 : EXAMEN FINAL

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