Ce cours apparaît dans les formations suivantes :
• JUNIA > Diplôme Ingénieur ISEN > Liste complète des cours du cycle M > 3,00 ECTS
• JUNIA > Diplôme Ingénieur ISEN > Domaine Big Data - M1 > 3,00 ECTS
• JUNIA > Diplôme Ingénieur ISEN > Domaine Cybersécurité - M1 > 3,00 ECTS

Pré requis

Python

Objectifs du cours

L’objectif de ce cours est de vous familiariser avec les concepts très avancés de l’apprentissage automatique (Machine Learning). Les principaux algorithmes seront présentés et illustrés de manières intuitives, avec des cas pratiques et concrets où l’on souhaite faire des prédictions. Dans ce cours vous allez également :
1. Explorez le domaine de l’apprentissage automatique avec ses modèles, ses algorithmes et l’entrainement des données
2. Comprendrez-les algorithmes d’apprentissage automatique supervisés et non supervisés.
3. Utiliser des réseaux de neurones monocouches et multicouches pour calculer les sorties
4. Vous découvrirez également les outils technologiques pour appréhender l’apprentissage automatique.

Contenu du cours

1. Les réseaux de neurones avancés
2. Les forêts aléatoires
3. Les arbres de décision
4. Les machines à vecteurs de supports.

Modalités d'enseignement

Organisation du cours

Méthodes pédagogiques

Évaluation