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8INF436

Forage de données

(3.0 cr.)

Acquérir des connaissances avancées en apprentissage automatique pour l'analyse de données massives. Se familiariser avec les algorithmes de l'apprentissage supervisé et non supervisé en ligne et distribué. Mettre en pratique les connaissances acquises sur des cas réels en science des données.

Fondements de l'apprentissage automatique. Données massives et contraintes calculatoires. Flux de données. Algorithmes d'échantillonnage et comptage. Réduction de dimensionnalité. Dérive conceptuelle et détection de ruptures. Apprentissage supervisé en ligne. Algorithmes incrémentaux. VFDT. Apprentissage non-supervisé en ligne. Clustering incrémental. STREAM. Distribution de données massives. MapReduce et Hadoop. Apprentissage parallèle et grille informatique. Ensemble de méthodes et combinaison de modèles. Motifs fréquents et règles d'association distribuées. Apprentissage profond. Apprentissage semi-supervisé en ligne. Méthodologie d'apprentissage et ingénierie du logiciel. Fouille des réseaux sociaux. Environnement d'apprentissage et utilisation de librairies. Les exercices seront réalisés avec MOA (Massive Online Analysis), WekaHadoop, TensorFlow, Python.

Préalable(s): (8IAR403)

Formule pédagogique : Magistral et/ou formation à distance

(04/2022)

Appartenance départementale

Informatique et mathématique

Programmes dans lesquels se trouve ce cours

4202 Certificat en informatique
6596 Baccalauréat en développement de jeux vidéo
6710 Baccalauréat en informatique de la science des données et de l'intelligence d'affaires
7833 Baccalauréat en informatique
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