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Aujourd'hui toutes les entreprises collectent et stockent de grandes quantités de données. Ces mégabases de données, qui ne cessent d'augmenter jour après jour, sont peu exploitées, alors qu'elles cachent de connaissances décisives face au marché et à la concurrence. Pour combler ce besoin, une nouvelle industrie est en train de naître : la Science des Données (Data Science). Le but de l'EC est d'initier les élèves-ingénieurs aux méthodes et algorithmes de Machine Learning.

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  1. ITI
  2. 3 - Optimization

Introduction au 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.

    • Unconstrained optimization Fichier
    • Labwork - Unconstrained Optimization Fichier
    • Due Labwork Unconstrained Optimization Devoir
    • Constrained Optimization: an introduction Fichier
    • Labwork - Convex Constrained Optimization Fichier
    • utility.py Fichier
    • maisons.csv Fichier
    • Due Labwork - Constrained Optimization Devoir
◄2 - Clustering
►Supervised Learning
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Résumé de conservation de données
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