Unité pédagogique

Méthodes mathématiques pour la grande dimension

Derniere édition le: 22/02/2024

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Responsable:

HOAYEK Anis

Description générale :

Ce module aborde des méthodes mathématiques spécifiques au cas de la grande dimension : grand nombre de variables et/ou d'individus. Elles se basent sur des modèles statistiques générales mais s'appuient sur des hypothèses particulières : faible dimension effective, additivité, etc. On verra en particulier les thèmes suivants :

- Régression en grande dimension

- Réseaux bayésiens

- Optimisation pour la grande dimension

Mots-clés:

Grande dimension Large data sets Sparse methods

Nombre d’heures à l’emploi du temps:

30

Domaine(s) ou champs disciplinaires:

Mathématiques

Langue d’enseignement:

Français Anglais

Objectifs d’apprentissage:

A la fin de l’unité pédagogique, l’élève sera capable de :	Niveau de taxonomie	Priorité
Comprendre les méthodes spécifiques au cas d'un grand nombre de variables et/ou d'individus	2. Comprendre	Important
Appliquer quelques techniques de base comme la régression en grande dimension	3. Appliquer	Essentiel
Analyser des études de cas réels	4. Analyser	Important

Modalités d’évaluation des apprentissages:

Part de l'évaluation individuelle			Part de l'évaluation collective
Examen sur table :		%	Livrable(s) de projet :		%
Examen oral individuel :		%	Exposé collectif :		%
Exposé individuel :		%	Exercice pratique collectif :		%
Exercice pratique individuel :		%	Rapport collectif :	50	%
Rapport individuel :	50	%
Autre(s) : %

Programme et contenus:

Type d’activité pédagogique :	Contenu, séquencement et organisation