v2.2.12 (2462)

PA - C2 - MAP569 : Machine Learning II

Domaine > Mathématiques appliquées.

Descriptif

Syllabus

Machine learning is a scientific discipline that is concerned with the design and development of algorithms that allow computers to learn from data. A major focus of machine learning is to automatically learn complex patterns and to make intelligent decisions based on them. The set of possible data inputs that feed a learning task can be very large and diverse, which makes modelling and prior assumptions critical problems for the design of relevant algorithms.

This course focuses on the methodology underlying supervised and unsupervised learning, with a particular emphasis on the mathematical formulation of algorithms, and the way they can be implemented and used in practice. We will therefore describe some necessary tools from optimization theory, and explain how to use them for machine learning.

Numerical illustrations will be given for most of the studied methods.

A glimpse about theoretical guarantees, such as upper bounds on the generalization error, are provided at the end of the lecture.
A prerequisite for this course is Machine Learning I.

Agenda


Langue du cours : Français ou Anglais, slides en Anglais 

Credits ECTS : 4

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
    • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

    La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

    Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)

      Pour les étudiants du diplôme M1 Innovation, Entreprise, et Société - Voie Innovation technologique

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si note finale transposée >= C
        • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

        La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

        Pour les étudiants du diplôme Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)

        Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
          L'UE est acquise si note finale transposée >= C
          • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

          La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

          Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur de l'Ecole polytechnique

          Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
            Veuillez patienter