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  • Cours (CM) -
  • Cours intégrés (CI) -
  • Travaux dirigés (TD) 18h
  • Travaux pratiques (TP) -
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Français

Description du contenu de l'enseignement

  • Techniques d'apprentissage automatique, supervisé et non supervisé.
  • Prétraitement des données textuelles pour l'apprentissage.
  • Principaux algorithmes d'apprentissage.
  • Evaluation des résultats.
  • Initiation à Weka et aux librairies Python pour l'apprentissage automatique (scikit-learn, pandas).

Compétences à acquérir

  • Préparer les données pour l'apprentissage : guide d'annotation, annotation manuelle des données, transformation du format des données.
  • Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique.
  • Sélectionner le meilleur algorithme d'apprentissage en fonction de la tâche.
  • Evaluer les résultats de l'apprentissage de manière quantitative et qualitative.

Parcours : Technologies des langues - Traitement automatique des langues, informatique et traduction