uqac.ca

web

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

(01/2024)

Appartenance départementale

Informatique et mathématique

Programmes dans lesquels se trouve ce cours

4810 Certificat en science des données et intelligence d'affaires
6710 Baccalauréat en informatique de la science des données et de l'intelligence d'affaires
7833 Baccalauréat en informatique

Ce cours est offert au trimestre suivant:

Hiver 2024

Groupe 01 (CHICOUTIMI JOUR) - RÉSERVÉ

du lundi 08-01-2024 au lundi 22-04-2024 de 13:00 à 15:45 Local: P0-1030

Groupe 71 (CESAM CHICOUTIMI) - RÉSERVÉ

du mercredi 06-12-2023 au mercredi 20-03-2024 de 19:00 à 21:45 Local: XXXXXXXXX
© UQAC 2024. Tous droits réservés.