Machine Learning : regression, dimensionality reduction and data visualization [ LELEC2870 ]
5.0 crédits ECTS
30.0 h + 30.0 h
1q
| Enseignant(s) |
Verleysen Michel ;
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Langue
d'enseignement: |
Anglais
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| Lieu de l'activité |
Louvain-la-Neuve
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| Thèmes abordés |
Voir résumé.
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Acquis
d'apprentissage |
1. Comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage automatique (machine learning) pour l'analyse de données et de signaux, en particulier pour des problèmes de régression et de prédiction.
2. Comprendre et appliquer des techniques linéaires et non linéaires de visualisation de données.
3. Etre capable d'évaluer les performances de ces méthodes par des techniques appropriées.
4. Etre capable de guider les choix à effectuer parmi les méthodes existantes sur base de la nature des données et des signaux à analyser.
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| Contenu |
" Régression linéaire
" Régression non-linéaire avec perceptrons multi-couches
" Clustering et quantification vectorielle
" Régression non-linéaire avec réseaux à fonctions radiales de base
" Régression probabiliste
" Modèles ensemblistes
" Sélection de variables
" Sélection de modèles
" Analyse en Composantes Principales
" Réduction non-linéaire de dimension et visualisation de données
" Analyse en Composantes Indépendantes
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| Autres infos |
Le cours ne nécessite que des connaissances de base en algèbre linéaire (niveau Bac ingénieur). Il est organisé sous forme de cours magistraux, de séances d'exercices sur ordinateurs, et d'un projet (individuel ou en groupe) destiné à mettre en uvre les techniques couvertes par le cours sur un cas concret d'application. L'examen est oral (si le nombre d'inscrits le permet) ; le rapport de projet est évalué également.
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Cycle et année
d'étude |
> Master [120] : ingénieur civil électromécanicien
> Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
> Master [120] : ingénieur civil électricien
> Master [120] : ingénieur civil en informatique
> Master [120] : ingénieur civil biomédical
> Certificat universitaire en statistique
> Master [120] en statistiques, orientation générale
> Master [120] en sciences informatiques
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Faculté ou entité
en charge |
> ELEC
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