Référence : Ensemble des chapitres au programme.

Contenus évalués :

•       Cadrage, préparation des données et ingénierie des caractéristiques

•       Algorithmes de classification et machines à vecteurs de support

•       Protocoles d'évaluation, métriques et réglage des hyperparamètres

•       Méthodes d'ensemble et réduction de dimension

•       Apprentissage non supervisé et partitionnement

•       Éthique, biais et interprétabilité

Format :

•       Partie théorique : analyse critique d'une démarche de modélisation fournie et questions de raisonnement

•       Partie pratique : construction, évaluation et interprétation d'un modèle sur machine

•       Soutenances de projet : présentation de douze minutes suivie des questions du jury

•       Remise du rapport de projet et du code reproductible