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Description

  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non supervisé
  • Apprentissage par renforcement

Compétences visées

A l’issue des enseignements de cette UE, les étudiants seront capables de: 

  • Comprendre et utiliser les méthodes de régression et de classification avancées
  • Maîtriser les principales techniques utilisées pour l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement
  • Se familiariser avec des applications pratiques dans le contexte des dynamiques économiques et de gestion
  • Améliorer leur autonomie de travail sur R et Python
  • Acquérir de l’expérience dans le travail en équipe et la gestion de projets

Discipline(s)

  • Sciences économiques

Contact

Responsable(s) de l'enseignement
Stefano Bianchini : s.bianchini@unistra.fr