MATI M1 - Méthodes d'apprentissage supervisé

MATI M1 - Méthodes d'apprentissage supervisé
Master Sciences du langageParcours Sciences du langage et sciences des données

Description

Paradigme de l'apprentissage et de la fouille de données
Apprentissage et classification supervisée : Arbres de décision, SVM

Compétences visées

Objectifs en termes de connaissances
Connaître les différents paradigmes de l'apprentissage
Comprendre les principales méthodes d'apprentissage supervisé
Objectifs en termes de compétences
Savoir utiliser les principales méthodes d'apprentissage supervisé

Modalités d'organisation et de suivi

Semestre d’automne 2021
2h étudiant par semaine, en présentiel (en visio en cas de distanciel)
Supports de cours et examens sur moodle
 

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement