Introduit un mini-projet où les étudiants prédisent les précipitations à Pully en utilisant l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la reproductibilité et la qualité du code.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
Explore le centroïde, le médioïde, l'homogénéité, la séparabilité dans le clustering, l'évaluation de la qualité, la stabilité, les connaissances d'experts et les algorithmes de clustering.
Explore les défis et les solutions dans l'analyse des grandes données multidimensionnelles, en mettant l'accent sur les types de données complexes et la détection d'anomalies.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.
