Ce cours présente une introduction générale à l'apprentissage automatique/statistique. Voici une liste (non-exhaustive) des sujets abordés : learning framework (training and test errors, model assessment and selection, bias/variance tradeoff, resampling methods, regularization), supervised learning (linear models, tree-based models, neural networks, parametric/non-parametric models), and unsupervised learning (dimensionality reduction).


Ce cours, faisant suite au premier cours de machine learning (S-INFO-256), est un cours avancé en apprentissage automatique qui a pour but de compléter et d'approfondir les connaissances en apprentissage automatique. La méthodologie d'enseignement comprendra des cours magistraux, des travaux pratiques ainsi que des séminaires.


Le mémoire de master est une première expérience de recherche scientifique (voire bibliographique ou didactique, selon le contexte et l'orientation de l'étudiant). Ce travail est réalisé dans un laboratoire de recherche universitaire ou dans le secteur privé, et est encadré par un promoteur qui propose un sujet de mémoire, dirige et conseille l'étudiant dans sa démarche. Un travail de mémoire complet de type expérimental comporte: une recherche bibliographique sur le sujet, la planification et la réalisation d'expériences, l'analyse des résultats, et la rédaction d'un travail de 50 à 100 pages maximum, hors annexe, présentant les résultats de façon usuelle en sciences (travail structuré en: introduction, but, matériel et méthodes, résultats, discussion, conclusions, références bibliographiques, annexes). A l'issue de ce travail, l'étudiant aura développé un savoir-faire dans les différents aspects de la recherche scientifique (documentation, planification et réalisation d'expérience, interprétation, restitution).

L'objectif des séminaires d'informatique est de permettre aux étudiants de mieux comprendre l'utilisation de l'informatique en entreprise, et d'apprécier l'importance qu'il faut accorder aux activités de veille technologique. Différents professionnels vont présenter des applications industrielles liées à des domaines technologiques émergents, présenter les difficultés rencontrées et partager leur expérience. À l'issue de ces séminaires, les étudiants auront une vue plus globale des concepts et technologies informatiques utilisés en entreprise. Les sujets abordés vont changer d'une année à l'autre.