APM_53601_CS Cadre de travail du Big Data |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Jae Yun JUN KIM, Duc PHAM HI |
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APM_53610_EP Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov et approxim... |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Randal Douc, Sholom Schechtman |
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APM_53655_EP Introduction pratique à l'apprentissage automatique |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Rémi FLAMARY |
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APM_53669_EP Droit et éthique de l'intelligence artificielle |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Winston MAXWELL |
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APM_53670_EP Apprentissage par renforcement |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Erwan Le Pennec |
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APM_53672_EP Apprentissage des opérateurs, applications dans les systè... |
Programme d'approfondissement |
Mathématiques appliquées |
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Karim Lounici |
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APM_53673_EP Propriétés de généralisation des algorithmes en ML |
Programme d'approfondissement |
Mathématiques appliquées |
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Aymeric DIEULEVEUT |
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APM_53674_EP Apprentissage avancé pour les données textuelles et graph... |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Michalis Vazirgiannis |
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APM_53675_EP Introduction aux modèles génératifs |
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Mathématiques appliquées |
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Alain Durmus |
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APM_53677_EP Optimisation pour les datasciences |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Rémi FLAMARY, Alexandre Gramfort |
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DS-ENSAE-1 Statistical Learning Theory |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Hicham Janati, Jaouad Mourtada |
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DS-ENSAE-2 High dimentional statistics |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Evgenii CHZHEN, Alexandre Tsybakov |
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DS-ENSAE-3 Hidden Markov models and Sequential Monte Carlo methods |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Nicolas Chopin |
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DS-ENSAE-4 Estimation non paramétrique en Nonparametic estimation an... |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
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Cristina Butucea |
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MDC_53671_EP Traitement des flux de données |
Programme d'approfondissement |
Informatique, Mathématiques appliquées |
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Mariam Barry, Sathiya Prabhu Kumar, Jeremie Sublime, Maurras TOGBE |
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