On considère la problématique du passage à l'échelle en machine learning. Il s'agit de comprendre et d'apprendre à implémenter les principales approches permettant de résoudre numériquement des problème d'apprentissage statistique supervisé. Plusieurs angles seront abordé : réduction de la dimension et sélection des features, utilisation d'algorithmes d'optimisation adaptés, et utilisation d'outils informatiques distribués permettant de porter les calculs sur un cluster.
- Enseignant: Mélanie LIMACHE GOMEZ
- Enseignant: Alejandro REYMOND
- Enseignant: Sophie ROUX
- Enseignant responsable de l'UE: François GOULETTE