UE
Machine learning
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
MCC
Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation
- Régime d'évaluation
- ECI (Évaluation continue intégrale)
- Coefficient
- 6.0