IFT-7002 Fondements de l'apprentissage machine
Apprentissage probablement approximativement correct, dimension de Vapnik et Chervonenkis et minimisation du risque empirique. La minimisation du risque structurel et la longueur de description minimale. Les arbres de décision, les classificateurs premiers voisins, les classificateurs linéaires, le « Boosting », la régression logistique et les moindres carrés. La minimisation du risque régularisé et la régularisation de Tikhonov. Les problèmes d'apprentissage convexes et la descente de gradient stochastique. Les méthodes à noyaux et les machines à vecteurs de support (SVM). Les classificateurs multiclasses, la prédiction de sorties structurées et l'apprentissage d'ordonnancement. Les réseaux de neurones et l'algorithme de la rétropropagation du gradient de l'erreur.
Responsables
- Faculté des sciences et de génie
- Département d'informatique et de génie logiciel
Restrictions à l'inscription
Cycle d'études
Doit être inscrit à:
- Deuxième cycle
- Troisième cycle
Certaines sections de cours peuvent comporter des restrictions additionnelles.
Cette activité est contributoire dans:
- Maîtrise en biostatistique
- Maîtrise en informatique - intelligence artificielle
- Maîtrise en statistique
- Maîtrise en biochimie - avec mémoire
- Maîtrise en biostatistique - avec mémoire
- Maîtrise en génie électrique - avec mémoire
- Maîtrise en informatique - avec mémoire
- Maîtrise en microbiologie - avec mémoire
- Maîtrise en statistique - avec mémoire
- Diplôme d'études supérieures spécialisées en intelligence artificielle
- Microprogramme de deuxième cycle en informatique - systèmes logiciels intelligents
- Microprogramme de deuxième cycle en traitement de données massives
- Doctorat en biochimie
- Doctorat en biostatistique
- Doctorat en génie électrique
- Doctorat en informatique
- Doctorat en microbiologie
- Doctorat en statistique
Cette page constitue la description officielle de cette activité. L'Université Laval se réserve le droit de modifier l'activité sans préavis. Tous les horaires indiqués sont sujets à changement.
Répartition hebdomadaire
- 3h Cours
- 0h Laboratoire ou travaux pratiques
- 6h Travail personnel
- 9h Total
Horaire
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Hiver 2024 – 1 section offerte
NRC 15904 Capacité maximale: 40 étudiants
Plage horaire
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- Type: En classe
- Dates: Du 15 jan. 2024 au 26 avr. 2024
- Journée: Jeudi
- Horaire: De 12h30 à 15h20
- Pavillon: Adrien-Pouliot
Hiver 2023 – 1 section offerte
NRC 15892 Capacité maximale: 45 étudiants
Plage horaire
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- Type: En classe
- Dates: Du 10 jan. 2023 au 21 avr. 2023
- Journée: Jeudi
- Horaire: De 12h30 à 15h20
- Pavillon: Adrien-Pouliot