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Introduction à l’apprentissage automatique (« Machine Learning »)

EN LIGNE
2 h
0,2 UEC *

La formation est conçue de manière à décrire les différentes approches de l’apprentissage automatique et de survoler des algorithmes les plus populaires. Elle explore des exemples d’application.

Cette formation est-elle pour vous ?

Ingénieurs, techniciens et professionnels intéressés par cette science

Objectifs

Compréhension globale des approches et du fonctionnement des principaux algorithmes

Déroulement

  1. Apprentissage supervisé
    • Arbre de décision
    • « K Nearest Neighbor » (KNN)
    • Régression linéaire
  2. Apprentissage non supervisé
    • Partitionnement
    • « Kmeans »
    • Règle d’association
  3. Apprentissage par renforcement
  4. Apprentissage profond

Particularité

L’expérience de participation à la classe virtuelle est optimale lorsque les participants ont accès à un micro et à une webcam.

FORMATEUR(S)

BOURQUE Guylaine

Guylaine Bourque est une ingénieure sénior possédant plus de 25 ans d’expérience au sein de sociétés de télécommunications de classe mondiale. Elle est spécialisée dans l’intelligence d’affaire et les mégadonnées (BI & Big Data). Mme Bourque est également chargée de cours à Polytechnique Montréal en exploration de données. Elle participe maintenant au lancement d’une entreprise en analyse des médias sociaux.

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