d'enseignement
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 | Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil biomédical », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
Plus précisément, au terme du cours, l'étudiant sera capable de : - Comprendre et appliquer des techniques d'apprentissage automatique (machine learning) pour l'analyse de données et de signaux, en particulier pour des problèmes de régression et de prédiction. - Comprendre et appliquer des techniques linéaires et non linéaires de visualisation de données. - Evaluer les performances de ces méthodes par des techniques appropriées. - Guider les choix à effectuer parmi les méthodes existantes sur base de la nature des données et des signaux à analyser |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
- Régression linéaire
- Régression non-linéaire avec perceptrons multi-couches
- Clustering et quantification vectorielle
- Régression non-linéaire avec réseaux à fonctions radiales de base
- Régression probabiliste
- Modèles ensemblistes
- Sélection de modèles
- Analyse en Composantes Principales
- Réduction non-linéaire de dimension et visualisation de données
- Analyse en Composantes Indépendantes
- Méthodes à noyaux
des acquis des étudiants
en ligne
en charge
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
d'apprentissage
