Descriptif
L'objectif de ce cours est de fournir une introduction théorique rigoureuse au domaine de l'Apprentissage Statistique. Il portera sur plusieurs sujets dans des cadres supervisés et non supervisés. Les methodes non asymptotiques pour l'extraction d'informations dans des paramètres aléatoires seront analysées à l'aide d'outils issus de probabilité, statistiques et optimisation.
Ce cours est fortement orienté sur la théorie mais quelques cours pratiques sur R ou Pyrton seront lors des PC
Langue du cours : Français, slides en Anglais
effectifs minimal / maximal:
/78Diplôme(s) concerné(s)
- M1 Cyber - Cybersecurity
- Programmes d'échange internationaux
- M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence
- M2 HPDA - High Performance Data Analytics
- M2 Énergie
- M1 Innovation, Entreprise et Société
- MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
- MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Il est nécessaire d'avoir suiv au moins un cours parmi MAP432, MAP433
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme M2 Énergie
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M2 HPDA - High Performance Data Analytics
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme M1 Innovation, Entreprise et Société
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 Cyber - Cybersecurity
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)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS