| Optimisation non différentiable et méthodes proximales-M2 Data Sciences |
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| Geometric methods in machine learning-M2 Data Sciences |
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| Data Camp-M2 Data Sciences |
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| UE d'ouverture-M2 Data Sciences |
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| High dimensional matrix estimation-M2 Data Sciences |
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| Bayesian learning in part. observerd evolving grap. models-M2 Data Sciences |
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| Big Data Framework-M2 Data Sciences |
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| Tail events analysis-M2 Data Sciences |
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| Apprentissage et optimisation Séquentiels-M2 Data Sciences |
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| Stage-M2 Data Sciences |
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| Modèle à chaine de Markov cachée et méth. Monte Carlo-M2 Data Sciences |
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| Machine Learning-M2 Data Sciences |
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| Convex analysis and optimization theory-M2 Data Sciences |
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| Mixed effects models: methods, algorithms and applications-M2 Data Sciences |
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| Deep learning II-M2 Data Sciences |
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| Optimization practice for Data Science-M2 Data Sciences |
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| Structured Data : learning and prediction-M2 Data Sciences |
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| Introduction to compressive sensing-M2 Data Sciences |
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| Recherche opérationnelle et données massives-M2 Data Sciences |
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| Statistique en grande dimension-M2 Data Sciences |
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| Introduction to Bayesian learning-M2 Data Sciences |
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| Introduction au deep learning-M2 Data Sciences |
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| Multi-object estimation and filtering-M2 Data Sciences |
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| Kernel techniques with information theoretical applications-M2 Data Sciences |
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| Estimation non paramétrique-M2 Data Sciences |
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| Statistical Learning Theory-M2 Data Sciences |
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| UE d'ouverture-M2 Data Sciences |
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| Computer Vision-M2 Data Sciences |
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| Reinforcement learning-M2 Data Sciences |
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| UE d'ouverture-M2 Data Sciences |
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