v2.11.0 (5579)

Modulaire - MOD-IFIE3-IFIE2-MachLearnAv : Machine Learning Avancé

Domaine > Centre Génie industriel.

Descriptif

Ce module s'inscrit dans la suite logique du module Analyse des données de seconde année et pour but de renforcer les compétences déjà acquies et d'aborder plus spéciiquement les méthodes d'ensembles et les approches pour l'analyse et la modélisation des série temporelles.

Objectifs pédagogiques

À la fin de ce module, les élèves seront capables de :

  • Renforcer leurs connaissances et compétences en machine learning
  • Appliquer de manière efficiente les différentes étapes de modélisation à partir d’un ensemble de données
  • Interpréter et modéliser une série temporelle
  • Connaître les principaux enjeux autour du cloud computing

Diplôme(s) concerné(s)

UE de rattachement

Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi

Principe et bases du machine learning  

Format des notes

Numérique sur 20

Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi

Vos modalités d'acquisition :

Evaluation par la réalisation d'un data challenge avec soutenance orale

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)

    Le coefficient de l'enseignement est : 1

    Programme détaillé

    L’objectif de ce module est de renforcer les compétences dans le domaine du machine learning et de la manipulation des données. Les différents éclairages proposés concernent :

    • Les méthodes d’ensemble
    • Les séries temporelles
    • Le cloud computing

    A chaque fois, une attention particulière sera portée sur homogénéisation des niveaux selon les enseignements préalablement suivis (module Analyse des données en A2S1 et de Deep Learning en A2S2).

    La dernière partie concernera un data challenge réalisé comme support pratique et mode d’évaluation.

    Mots clés

    machine leraning, méthodes d'ensemble, série temporelle, cloud computing
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