Unité pédagogique
Derniere édition le: 26/09/2024
ModifierCe module propose les méthodes et outils mathématiques permettant d'appréhender la notion d'apprentissage avec modèle statistique pour la réduction (analyse factorielle), la régression(régression généralisée) et la classification (analyse discriminante, arbres de décision, boosting) dite supervisée. Ces notions seront abordées en théorie et en pratique sur des données réelles.
A la fin de l’unité pédagogique, l’élève sera capable de : | Niveau de taxonomie | Priorité |
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Part de l'évaluation individuelle | Part de l'évaluation collective | ||||
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Examen sur table : | % | Livrable(s) de projet : | % | ||
Examen oral individuel : | % | Exposé collectif : | % | ||
Exposé individuel : | % | Exercice pratique collectif : | % | ||
Exercice pratique individuel : | % | Rapport collectif : | % | ||
Rapport individuel : | % | ||||
Autre(s) : % |
Type d’activité pédagogique : | Contenu, séquencement et organisation |
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Analyse des données | Analyse de données et réduction de dimension par analyses factorielle - analyse en composantes principales, analyse des correspondance, analyse factorielle discriminante. |
Arbres de décision et forêt aléatoires | CART, Forets aléatoires, Isolation forest. |
Régression avancée | Régressions linéaires et non linéaires. régression logistique. Lasso, Ridge, parcimonie. |