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v2.11.0 (5757)

PA - C1'' - MAP553 : Foundation of Machine Learning

Domaine > Mathématiques appliquées.

Descriptif

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.

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. A glimpse about theoretical guarantees, such as upper bounds on the generalization error, are provided during the last lecture.

The methodology will be the main concern of the lectures while some proofs will be done during the PCs. Practice will be done through a challenge.

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique

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 Echanges PEI

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

        Pour les étudiants du diplôme M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence

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

          Pour les étudiants du diplôme M1 MPRI - Foudations of Computer Science

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

            Pour les étudiants du diplôme M1 HPDA - High Performance Data Analytics

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

              Pour les étudiants du diplôme M1 Mathématiques et Applications - Voie Jacques Hadamard - École Polytechnique

              L'UE est acquise si note finale transposée >=
              • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

              Pour les étudiants du diplôme Non Diplomant

              L'UE est acquise si note finale transposée >= C
              • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

              Pour les étudiants du diplôme M1 IGD - Interaction, Graphic and Design

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

                Pour les étudiants du diplôme M1 - Applied Mathematics and statistics

                L'UE est acquise si Note finale >= 10
                • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
                Veuillez patienter