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Le but de l'EC est d'initier les élèves-ingénieurs aux méthodes et algorithmes de Machine Learning pour traiter des masses de données. 

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  1. ITI
  2. 3 - Optimization

Machine Learning (IML)

Résumé de section

  • Préambule
  • 1 - Introduction
  • 2 - Clustering
  • 3 - Optimization
  • Supervised Learning
  • Trees and forests
  • Archives Examens
  • Examen Machine
  • Cette partie du cours donne les éléments les plus importants de l'optimisation. Elle aborde les généralités de l'optimisation, comment caractériser un problème d'optimisation. Des méthodes usuelles d'optimisation sans contraintes et avec contraintes sont ensuite abordées.

    • Introduction to optimization: unconstrained and constrained problem Fichier
    • Labwork - Unconstrained Optimization Fichier
    • Labwork - Constrained Optimization Fichier
    • Due Labwork - Introduction to optimisation Devoir
    • Due Labwork - Introduction to Optimization - Constrained Optimization Devoir
    • utility.py Fichier
    • maisons.csv Fichier
◄2 - Clustering
►Supervised Learning
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Résumé de conservation de données
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