MATI M1 - Méthodes d'apprentissage supervisé
Master Langues, littératures et civilisations étrangères et régionalesParcours Langues et sciences des données
ComposanteUFR de mathématique et d'informatique
Description
Paradigme de l'apprentissage et de la fouille de données
Apprentissage et classification supervisée : Arbres de décision, SVM
Compétences visées
Objectifs en termes de connaissances
Connaître les différents paradigmes de l'apprentissage
Comprendre les principales méthodes d'apprentissage supervisé
Objectifs en termes de compétences
Savoir utiliser les principales méthodes d'apprentissage supervisé
Modalités d'organisation et de suivi
Semestre d’automne 2021
2h étudiant par semaine, en présentiel (en visio en cas de distanciel)
Supports de cours et examens sur moodle