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Machine learning for biology

Machine learning for biology

En pratique :

Volume horaire de cours : 18
Langue principale : Anglais
Nombre de crédits européens : 3

Description du contenu de l'enseignement

- Modèle linéaire pour la régression,
- Visualisation de données en grande dimension,
- Méthodes linéaires pour la classification supervisée,
- Agrégation de modèles, forêt aléatoires, boosting, … ,
- Méthodes à noyau, SVM, … ,
- Modèles graphiques,
- Réseaux de neurones, deep learning.
 


Compétences à acquérir

- Mettre en oeuvre les outils de Machine Learning, les valider, les comparer,
- Utiliser les modules Big Data des logiciels R et/ou Python.
 


Modalités pédagogiques

  • en présence