Ausbildungsprogramm
Modulbeschreibung
Zum ProgrammDieser Modulbeschrieb wird durch die Richtlinie über die Organisation der Module an der HTA-FR für das akademische Jahr 2023/2024 ergänzt.
7 ECTS Kreditpunkte
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Machine Learning
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Mathématiques pour l'analyse des données
Modulspezifikationen
Verantwortliche/r
Philippe Joye
Notenberechnung des Moduls
Note des Moduls = gewichteter Durchschnitt der Kursnoten
Zielkompetenzen / Allgemeine Lernziele
A la fin du module, l'étudiant est en mesure de:
- Comprendre ce qu'est une variable aléatoire (discrète ou continue) et connaître les principales distributions ainsi que leurs propriétés
- Connaître les principes de la statistique bayésienne et savoir l'appliquer
- Pouvoir formuler une hypothèse statistique, appliquer le test statistique correspondant et tirer la bonne conclusion
- Trouver la droite de régression entre deux variables et établir les incertitudes des paramètres de la droite
- Appliquer la régression logistique
- Reconnaître la distribution normale multivariée et déterminer ses caractéristiques
- Réduire la dimension des variables explicatives par la méthode de l'analyse en composantes principales et savoir interpréter
- Mettre en pratique les notions étudiées avec le logiciel R
- identifier les cas d'utilisation du machine learning
- Comprendre les concepts d'apprentissage à partir des données
- Comprendre les concepts de base des algorithmes du machine learning
- Comprendre comment disposer les diférentes fonction et classifiers
- Utiliser diffèrent frameworks permettant la classification et le clustering avec des données réelles
Notenberechnung des Moduls
keine Zusatzprüfung
Modalitäten der Zusatzprüfung (bei Wiederholen)
Identisch wie bei Nicht-Wiederholen
Beurteilungsmodalitäten und Validierung
In allen Modulkursen gibt es regelmässige Lernkontrollen und eine auf das Zehntel gerundete Endnote. Wenn in der Kursbeschreibung eine Prüfung erwähnt wird, ist die Endnote des Kurses das arithmetische Mittel der Note der regelmässigen Lernkontrollen und der Prüfungsnote. Die entsprechenden Informationen zu den Kursen gibt es in den Kursbeschreibungen. Das Modul gilt als bestanden, wenn die folgenden zwei Bedingungen erfüllt sind: Das gewichtete, auf den halben Punkt gerundete Mittel der Kursnoten beträgt mindestens 4.0 und keine Kursnote liegt unter 3.0. Die Teilnahme an den Kursen ist verpflichtend. Die Wiederholung eines nicht bestandenen Moduls betrifft alle Kurse, deren Note unter 4.0 liegt.