Référence : Géron, chapitres 1 à 3 ; ISLR, chapitres 2, 4 et 5 ; Tan, chapitres 2 à 4.

Contenus évalués :

•       Cadrage des problèmes et typologie des tâches d'apprentissage

•       Préparation des données et ingénierie des caractéristiques

•       Compromis biais-variance et généralisation

•       Algorithmes de classification étudiés

•       Protocoles d'évaluation, métriques et réglage des hyperparamètres

Format :

•       Partie théorique : questions de compréhension et critique d'un protocole d'évaluation fourni

•       Partie pratique : construction et évaluation d'un modèle sur un jeu de données inédit comportant un défaut à diagnostiquer

•       Lancement des projets : présentation du cahier des charges, choix des sujets et validation des propositions