Le machine Learning (ou apprentissage machine en français) regroupe un ensemble de méthodes mathématiques et algorithmiques permettant d'apprendre une fonction à partir d'exemples. Ces
méthodes sont devenues aujourd'hui incontournables pour l'exploitation des bases de données numériques, de plus en plus nombreuses.
Le cours propose la fois des cours théoriques sur les enjeux mathématiques de ces méthodes et des travaux pratiques qui permettront d’utiliser les méthodes présentées sur des problématiques de régression ou de classification.

Programme :
1. Introduction au Machine Learning, à l'apprentissage supervisé et aux modèles prédictifs.
2. Modèles de régression pénalisée. Critères de performances. Sélection de modèles
3. Modèles de classification. Courbes ROC.
4. Modèles d'ensemble. Arbres de classification et de régression. Bagging. Random Forest.
5. Agrégation de modèles. Boosting.