L’objectif de cette UE est d’acquérir une méthodologie en Data Science et Machine Learning, que ce soit d’un point de vue expérimental ou selon une perspective de contribution dans le domaine. Le cours est séparé en trois grandes parties. La première partie consiste en la mise en œuvre d’un projet Machine Learning recouvrant le chargement, l’exploration et le pré-traitements des données, la formalisation de la tâche, le choix des modèles et des méthodes, ainsi que la visualisation de données et la définition d’un protocole de test et d’évaluation de performances. Une deuxième partie est consacrée à l’étude de domaines scientifiques à travers la lecture, la compréhension, la synthèse de la littérature, la proposition de modèles et de protocole d’évaluation. Un aspect important autour du positionnement, des hypothèses de travail et des motivations est abordé. La troisième partie s’intéresse à la mise en production des algorithmes avec l’apprentissage des techniques de MLOps et plus particulièrement du système Docker.
Informations
- Période: M2 S1
- Langue: français
- Crédits: 6 ECTS
Équipe pédagogique
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