Supports de Cours et TD
Installation des prérequis pour les TD sur votre machine: numpy, scipy, sklearn (aka scikit-learn)
Cours 1: Introduction et Statistiques 101. TD1
Cours 3: Apprentissage, Estimateurs Statistiques TD3
Cours 4: Regression Logistique, Extraction de features Texte, Feature Engineering Vidéos TD4
Cours 5: Distance et Clustering; Extraction de features Images Vidéos TD5
Cours 6: Moteurs de Recommandations Videos TD6
Cours 7: Apprentissage 2: Modèles Algorithmiques; Validation Croisée Vidéos TD7
Cours 8: SVM, Réseaux de neurones Videos TD8
Cours 9: Réseaux de Neurones convolutifs, et peut-etre ACP, LSTM, Reinforcment learning (?) Videos TD 9
→ Si vous êtes sur une machine de TD, insérez PYTHONPATH=/ens/viger/.local/lib/python3.5/site-packages avant de taper "python3".
QCM de cours: Mercredi 06/12 au début du TD.
Questionnaire de date/heure de Soutenance de Projet à remplir pour la semaine prochaine: https://forms.gle/eWmvw4ER6hT9QP136
Soutenances de projets: ?