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8IAR403

Apprentissage machine pour la science des données

(3.0 cr.)

Acquérir les connaissances pour un projet d'apprentissage automatique en sciences des données. S'initier aux algorithmes de base de l'apprentissage supervisé et non-supervisé à partir des données pour l'informatique décisionnelle. Mettre en pratique les connaissances acquises pour l'analyse prédictive sur des cas réels.

Principes de l'apprentissage automatique. Cycle de vie d'un projet d'apprentissage automatique. Algorithmes de base de l'apprentissage supervisé. Arbre de décision. K plus-proches voisins. Réseaux connexionnistes. Apprentissage non-supervisé. K-means. Clustering hiérarchique. Recherche de motifs fréquents et règles d'associations. Apriori. Méthodologie de test et mesures de performance. Sur-apprentissage. Environnement d'apprentissage automatique et utilisation de librairies. Les exercices seront réalisés avec Scikit-Learn et Python.

Préalable(s): (8PRO408)

Formule pédagogique : Magistral et/ou formation à distance

(06/2020)

Appartenance départementale

Informatique et mathématique

Programmes dans lesquels se trouve ce cours

4810 Certificat en sciences des données et intelligence d'affaires
6710 Baccalauréat en informatique de la science des données et de l'intelligence d'affaires

Ce cours est offert au trimestre suivant:

Hiver 2021

Groupe 01 (CHICOUTIMI JOUR) - RÉSERVÉ

du lundi 11-01-2021 au lundi 26-04-2021 de 13:00 à 15:45 Local: XXXXXXXXX
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