Code
IGFF MAT 4252
Level
M1
Graduate
Graduate
Semester
Fall
Domain
Mathématiques
Program
Programme Ingénieur
Language
Français/French
ECTS Credits
2,5
Class hours
30
Program Manager(s)
Department
- Communications, Images et Traitement de l'information
Organisation
Cours/TD/TP/projet/examen : 15/12/0/0/3Learning objectives
1) Apprendre et appliquer des concepts avancés de l’apprentissage statistique.
2) Comprendre les concepts mathématiques derrières les méthodes et algorithmes plus avancés.
3) Être capable de lire et comprendre les articles de recherches contemporain du domaine
CDIO Skills
- 1.1.1 - Mathematics (including statistics)
- 2.1.2 - Modeling
Prerequisites
Probabilités (SIC3101), Statistiques (MAT3601), Apprentissage statistique -partie 1 (MAT4251), Algèbre linéaire, Espace vectoriels normés et produits scalaires
Content
- Machine à vecteurs de support
- Méthodes à noyaux
- Apprentissage non supervisé
- Forêts aléatoires
- Inférence variationnelle
Evaluation
CF1: examen écrit de 3 heures (seule note du module)
Rattrapage: un CF2 est prévu, avec les mêmes modalités que le CF1
References
Probabilistic Machine Learning: An Introduction by Kevin P. Murphy
Pedagogical methods
Approche théorique de l'apprentissage statistique:
- Cours théoriques avec démonstrations, pour bien comprendre d'où viennent les méthodes présentées, quelles sont leurs garanties sur les résultats.
- TD pour maitriser les notions mathématiques abordées
- Jupyter notebook en supplément présentant la mise en œuvre de ces méthodes dans des cas simples