Titre UE : MATHEMATIQUES INFORMATIQUE (AVANCE)
MATHS :
- Maitriser les concepts clés des techniques de Machine Learning ML
- Déployer certaines techniques de Machine Learning
- Découverte et maitrise des techniques d’association, de classification, clustering et de régression
Acquis d’apprentissages de l’UEF GIE1 MINI, GIE1 ORHI
A l'issue de l'UE (MATHS) l'étudiant sera capable de :
- Poser correctement un projet
- Mettre en œuvre les méthodes du ML
- Interpréter, critiquer, mettre en forme les résultats obtenus et les communiquer
- Analyser statistiquement des données.
MATHS
- Sensibilisation à l’intelligence artificielle et au big data
- Modélisation de données collectées et application en ingénierie
- Réduire le volume et/ou les dimensions de données à traiter
BESOINS : Installation des librairies nécessaires (Voir diapo 18 dans le CM)
MATHS : 2h CM et ED intégrés (10h) sur des séances de 2h
MATHS :
MINA : PROJET (GROUPE DE 2 ou 3 ETUDIANTS) 50% + évaluation orale à la troisième séance (questions CM) 50%
L'absence non justifiée pour la séance d'évaluation orale entraine une note de 0/10 de la note finale.
- Choix de projet : Challenge data; Kaggle ou votre propre projet (VOIR CM)
- Le format des fichiers à déposer est le suivant : nom1_nom2_groupeEDx_maths.zip (si vous travaillez seul : nom_groupeEDx_maths.zip).
-
Dans ce fichier .zip, il faudra vos scripts python (qui fonctionnent), les datas et un compte rendu du modèle.
Dans ce compte rendu :
Décrire le problème, les datas
Décrire et expliquer les méthodes utilisées
Décrire le script (ce que fait votre programme), préciser les modules importés et utilisés
Analyses des résultats
Conclusion
COSA : PROJET + Evaluation orale questions sur le projet
- Projet : Voir CM
Installation :
- conda update -n base -c defaults conda
- conda install python=3.8
- conda install tensorflow
- conda install pydot
- conda install matplotlib
- conda install scikit-learn
- conda install –c conda-forge shap
- conda install spyder=5
- conda install -c anaconda pandas