Apprentissage statistique

Catalogue des cours de Télécom SudParis

Code

MAT 4506

Niveau

Graduate (M1)

Période

Spring (P2)

Domaine

Mathématiques

Langue d'enseignement

Français

Crédits ECTS

4

Heures programmées / Charge de travail

45 / 90

Responsable(s)

  • JAKUBOWICZ Jeremie

Département

- Réseaux et Services Multimédia Mobiles

Objectif

Se familiariser avec les outils de la fouille de donnée
Se familiariser avec le logiciel R
Savoir effectuer classification supervisée en R
Savoir effectuer une régression en R
Utiliser ces outils sur des données réelles
Comprendre la notion de surapprentissage

Contenu

Les méthodes d'apprentissage statistique permettent de prendre automatiquement des décisions à partir d'exemples. Ces méthodes s'appliquent dans des situations très variées qui vont de la génomique au marketing. Dans ce cours on étudiera deux problèmes voisins : la classification et la régression. On illustrera ces méthodes à l'aide du logiciel R sur des données réelles.
- Introduction : classification et régression
- Outils fondamentaux
- Classification supervisée
- Régression

Prérequis

Algorithmique et programmation (CSC 3002), Analyse de données (MAT 3502)

Mots-clés

Fouille de données ("Data Mining"), Apprentissage statistique ("Statistical/Machine Learning")

Evaluation

 

Approches pédagogiques

 

Programme

Programme grande école

Fiche mise à jour : 20/12/2016 14:37:42