Le site de Julien JACQUES

Master 2 Informatique - MALIA

MAchine Learning pour l'Intelligence Artificielle

Plaquette de présentation : ici

News : Calendrier alternance 2024-25 : ici

Promotion 2023-2024

• Calendrier alternance 2023-24 : ici

Programme

Deep learning, Network data analytics, , Model-based learning, Advanced supervised learning, Manifold learning, Representation learning for NLP, Big data management and analytics, Optimization, Interpretability and explainability, Temporal data analysis

Plus de détail dans le syllabus des cours.

Les cours sont en français.

Remise à niveau

Le Master Data Mining forme les étudiants aux techniques récentes en Machine Learning.
Il demande des pré-requis en informatique et en mathématiques appliquées.
Vous trouverez ici la liste de ces compétences qui doivent être maitrisées avant de débuter le Master Data Mining, ainsi que des liens vers des cours en ligne ou chapitre d’ouvrage pour que vous puissiez vous mettre à niveau si besoin:

• algèbre linéaire
• chapitre 2 du MML book (cf. lien ci-dessous)
• optimisation continue
• chapitre 7 du MML book (cf. lien ci-dessous)
• probabilités
• en français: chapitre wikistat Probabilités élémentaires
• en anglais: chapitre 1 et 2 de Bishop 2006 (cf. lien ci-dessous)
• statistique inférentielle
• chapitre wikistat Estimation statistique et éventuellement Tests statistiques
• modélisation statistique
• chapitres wikistat Modèle gaussien : régression linéaire multiple et Modèle binomial ou régression logistique
• analyse factorielle (ACP)
• tutoriel sur l’ACP
• chapitre wikistat Introduction à l’analyse en composantes principales
• “analyse de données avec FactoMineR” en vidéo
• programmation
• introduction à la programmation sous R
• bases de données relationnelles
• bases de données
• bases de données avancées
• bases du langage R
• introduction à R de wikistat
• cours “statistique avec R” en vidéo
• bases du langage Python
• introduction à Python de wikistat

Liens utiles

Sites

• http://wikistat.fr/
• https://github.com/wikistat/

Livres

• Mathematics for Machine Learning
• An introduction to statistical learning, with applications in R (G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, 2013)
• The elements of statistical learning (T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, 2009)
• Pattern Recognition and Machine Learning (C.M. Bishop, 2006)

Les métiers de la Statistique

• Zoom ONISEP sur les métiers des Maths et de l'Informatique : pdf
• Zoom ONISEP - SFDS sur les métiers de la Statistique : pdf
• Clip du MEDEF - Beau Travail : data scientist
• une série de posters sur les métiers de la Statistique : pdf