Machine learning seminar [ LINGI2379 ]

• étudier en groupe des questions actuelles en apprentissage automatique (machine learning), reconnaissance des formes (pattern recognition) ou analyse de données
• synthétiser un article scientifique ou technique du domaine, le faire comprendre à des collègues, et en discuter avec un point de vue critique

Les thèmes du séminaire sont choisis dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Exemples de thèmes :

• Méthodes d'apprentissage semi-supervisé
• Fouille de données structurées (graphes, arbres, séquences, etc)
• Méthodes à noyaux en classification et régression
• Méthodes de sélection de variables
• Modèles de Markov cachés et leurs applications
• Algorithmes de boosting et bagging
• Techniques d'induction d'automates

avoir suivi au moins l'un des cours suivants :

• INGI2262 Machine Learning
• ELEC2870 Réseaux de neurones artificiels
• SINF2275 Fouille de données et aide à la décision

Le cours est organisé sous forme de séminaire où les étudiants se réunissent régulièrement pour présenter et discuter des dernières publications scientifiques.

Les séminaires pourront être présentés en anglais ou en français par les étudiants.