Volume horaire
- CM :
18 h
- Volume horaire global (hors stage) :
18 h
Compétences à acquérir
• Maîtriser les structures numériques python (library numpy) • Maîtriser la manipulation de dataframe python (library pandas) • Utiliser des modèles de machine learning classique sous sklearn tel que la random forest, les SVM ainsi que le gradient boosting tree • Les compétences acquises sont utilisées dans le cadre d'un projet • Maitrise de Python.
Description du contenu de l'enseignement
- Structure numérique en python
- dataframe pandas
- SVM
- Méthode d'ensemble : random forest et gradient boosting tree
Mode de contrôle des connaissances
Projet
Enseignant responsable
JORGE OCHOA MAGAN