Machine learning
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Présentation du cours
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Présentation du machine learning
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Apprentissage supervisé: régression linéaire
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Travaux dirigés 1
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Sur-apprentissage et régularisation
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Travaux dirigés 2
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Sélection de modèle et évaluation
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Optimisation d’hyperparamètres
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Travaux dirigés 3
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Apprentissage supervisé: classification
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Travaux dirigés 4
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Réduction de dimension
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Apprentissage supervisé: méthodes à noyaux
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Travaux dirigés 5
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Apprentissage non-supervisé: clustering
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Travaux dirigés 6
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Projet guidé
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Projets non-guidés
Bibliographie
Chloé-Agathe Azencott, Introduction au Machine Learning, version électronique gratuite (sans exercices)
Guillaume Saint-Cirgue, Apprendre le machine en une semaine
Martin Jaggi & Nicolas Flammarion, CS-433 Machine learning, EPFL
Christian Gagné, Introduction à l'apprentissage automatique - GIF-4101 / GIF-7005
Hugo Larochelle, Cours sur le machine learning sur YouTube
Ricco Rakotomalala
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