Cours

CS-421: Machine learning for behavioral data

Résumé

Computer environments such as educational games, interactive simulations, and web services provide large amounts of data, which can be analyzed and serve as a basis for adaptation. This course will cover the core methods of user modeling and personalization, with a focus on educational data.

Séances de cours

Enseignant·e·s

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/machine-learning-for-behavioral-data-CS-421

Page Moodle

http://go.epfl.ch/CS-421

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Résumé

Séances de cours

Enseignant·e·s

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/machine-learning-for-behavioral-data-CS-421

Page Moodle

http://go.epfl.ch/CS-421

À propos de ce résultat

Séances de ce cours (26)

Introduction à la ML pour les données comportementales

Couvre les approches d'apprentissage automatique pour la personnalisation et leur application dans le monde réel, en mettant l'accent sur les devoirs, les projets et les commentaires.

Gestion des données : problèmes et distributions

Couvre les problèmes de données courants et les distributions importantes, ainsi que l'analyse des corrélations et des dépendances.

Régression et classification

Explore la régression, la classification, les modèles linéaires, les arbres décisionnels et les forêts aléatoires dans l'analyse des données.

Évaluation du modèle: K-Nearest Neighbor

Explore l'évaluation des modèles avec K-Nearest Neighbor, couvrant la sélection optimale de k, les mesures de similarité et les mesures de performance pour les modèles de classification.

Traçage des connaissances : apprentissage des élèves et variables latentes

Explore le suivi des connaissances bayésiennes et les variables latentes pour retracer les connaissances des élèves et faire des prédictions.

Afficher plus

Cours associés (31)

PHYS-467: Machine learning for physicists

Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...

CS-401: Applied data analysis

This course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.) ...

CS-433: Machine learning

Machine learning methods are becoming increasingly central in many sciences and applications. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced, analyzed and practically implemented. ...

DH-406: Machine learning for DH

This course aims to introduce the basic principles of machine learning in the context of the digital humanities. We will cover both supervised and unsupervised learning techniques, and study and implement methods to analyze diverse data types, such as imag ...

EE-556: Mathematics of data: from theory to computation

This course provides an overview of key advances in continuous optimization and statistical analysis for machine learning. We review recent learning formulations and models as well as their guarantees

Afficher plus