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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

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Séances de ce cours (26)

Structure Discovery: Retracer les connaissances des élèves

Introduit des algorithmes de traçage des connaissances bayésiennes, de modélisation des facteurs additifs et de regroupement pour tracer les connaissances des étudiants et découvrir les structures.

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.

Découverte avancée de la structure : données sur les distances et les séries chronologiques

Explore les algorithmes de clustering, les mesures de distance et les techniques d'analyse de données de séries chronologiques.

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.

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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

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