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    Théorie bayésienne de la décision

    • Niveau d'étude

      BAC +3

    • Composante

      UFR Sciences et Techniques

    Description

    Ce cours vise à acquérir les concepts théoriques fondamentaux de l’apprentissage automatique, en particulier dans le cadre de la théorie bayésienne de la décision et de la théorie de la décision avec coûts

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    Objectifs

    Maîtriser les fondements théoriques de l’apprentissage automatique dans le cadre de la théorie bayésienne de la décision et de la théorie de la décision avec coûts, comprendre les différences entre estimation paramétrique et non paramétrique en apprentissage, maîtriser la construction d’un classifieur bayésien paramétrique et non paramétrique à partir de données.

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    Pré-requis obligatoires

    Algèbre linéaire

    Probabilités et statistiques de base

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    Contrôle des connaissances

    Contrôle Continu

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    Compétences visées

    Variables aléatoires mono et multidimensionnelles

    Estimateur du maximum de vraisemblance

    Théorie bayésienne de la décision et théorie de la décision avec coûts

    Classifieurs paramétriques: estimation de gaussiennes

    Classifieurs non paramétriques: estimateur de Parzen

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