v2.11.0 (5518)

Cours scientifiques - APM_51434_EP : Machine Learning I

Domaine > Mathématiques appliquées.

Descriptif

The aim of this course is to give the fundamentals of machine learning, with a particular emphasis on how learning algorithms are constructed.

Each course is divided in two parts of 3 hours: a course part, where we describe a method, and another 3 hours part where either some details about the construction of the method, or a practical session using this method is provided.

All practical sessions are done using R. 

Always come with your laptop, with R studio installed on it 

Langue du cours : Anglais

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

    Pour les étudiants du diplôme MScT-Data Science for Business

    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 MScT-Double Degree Data and Finance (DDDF)

      Veuillez patienter