Modèles probabilistes pour l'apprentissage - 4MMMPA6

La première partie de l'enseignement sera consacrée aux notions de dépendance statistique, covariance, vecteurs gaussiens et modèles de régression (6 semaines). La deuxième partie sera consacrée à l'analyse bayésienne des données et aux algorithmes d'estimation statistique associés, tels que les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (6 semaines). Des applications en classification par modèle de mélange seront étudiées.

Cours de 1A en probabilités appliquées et principes et méthodes statistiques ou équivalent.

CONTRÔLE CONTINU :
Type d'évaluation (ex : TP, assiduité, participation) :

SESSION NORMALE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) : écrit, un compte rendu de TP
Salle spécifique :
Durée : 3h
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) :
Documents interdits (ex : livres, tous documents) :
Matériel (ex : calculatrices):

• matériel autorisé, préciser :
• matériel interdit, préciser :
  Commentaires :

SESSION DE RATTRAPAGE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) :
Salle spécifique :
Durée :
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) :
Documents interdits (ex : livres, tous documents) :
Matériel (ex : calculatrices):

• matériel autorisé, préciser :
• matériel interdit, préciser :
  Commentaires :

• • MCC en présentiel **
    N1 = 1/2 TP + 1/2 examen écrit
    N2 = examen écrit ou oral

• • MCC en distanciel **
    N1 = 1/2 TP + 1/2 examen a distance
    N2 = écrit ou oral à distance

Documents autorisés

Le cours est programmé dans ces filières :

• Cursus ingénieur - Filière MMIS - Semestre 7

Code de l'enseignement : 4MMMPA6
Langue(s) d'enseignement :

Le cours est rattaché aux structures d'enseignement suivantes :

• Equipe Probabilités-Statistique

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