Machine Learning
Public Concerné
Avoir des bases en statistiques et informatiques
Objectifs pédagogiques
Offrir un savoir-faire sur la pertinence de l'utilisation des outils d'Intelligence Artificielle en Santé
Capacité et compétences acquises
- Description et pratique des outils de machine learning
- Illustration de leur utilisation pertinente en pratique ainsi que leurs limites
- Travaux pratiques sous R et Python
Contenu de la formation
- Introduction to Machine learning
- Decision Trees
- Random Forests,
- SVM,
- clustering
- neural networks
- etc.
Description des modalités de validation
QCM
Data Challenge
Data Challenge
Prévisions d'ouverture
| Groupe | Semestre | Modalité | État d'ouverture | Date du premier cours | Lieux | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| USR235 | Machine Learning | 6 | Cours de Jour | - | - | - | - |
Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation
