L’objectif principal de ce cours est la maîtrise des notions de base en apprentissage machine telles que les fonctions de perte, le risque de bayes, le risque empirique, la VC dimension, la régression et la classification. La mise en pratique de certaines méthodes les pkus performantes, qualifiées souvent de boites noires telles que les réseaux de neurones, le modèles de Markov cachés et les SVM ainsi que les méthodes d’évaluation de la qualité de l’apprentissage pourra contribuer au développement des compétences analytiques de l’étudiant (selon le canevas).
- Enseignant: Fatima Bendella