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SUMMARY:ML · Séance 1 : introduction, outils, cadrer avant de modéliser, moindres carrés
DESCRIPTION:Decks d0, outils, d1 sur sitraka.lu/teaching/machine-learning/
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SUMMARY:ML · Séance 2 : vraisemblance, généralisation, lancement du projet
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SUMMARY:ML · Séance 3 : optimisation convexe et régularisation
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SUMMARY:ML · Séance 4 : décider sous coût, livrer un dépôt reproductible
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SUMMARY:ML · Idée maîtresse du projet final arrêtée (équipe formée la veille)
DESCRIPTION:Au soir du jeudi 15 octobre, l'idée maîtresse du projet final est arrêtée ; l'équipe s'est formée le mercredi 14. Le sujet précis s'envoie ensuite par e-mail à Sitraka Forler, avant la séance du 15 décembre, le plus tôt est le mieux.
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SUMMARY:ML · Jalon 1 (noté sur 5\, 10 % de la note) : votre projet et sa problématique
DESCRIPTION:Deck h1. À rendre à partir de ce jour\, bonifié avant le mardi 15 décembre\, dernier délai le mercredi 16 décembre à 23:59. docs/cahier-des-charges.md dans le dépôt GitHub partagé de l'équipe : la question en une phrase et les lignes 1 à 5 du gabarit (décision\, cible\, métrique\, garde-fous\, données)\, un point par élément\, note plafonnée à 5 ; la ligne 6 (le plan) et Qui nous sommes\, obligatoires. Plus un e-mail à l'enseignant qui présente le projet et l'équipe.
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SUMMARY:ML · Jalon 1 : dernier délai\, 23:59
DESCRIPTION:Le rendu est le dernier commit poussé avant le mercredi 16 décembre à 23:59. Un rendu avant le mardi 15 décembre est bonifié. On en discute en séance le 15 décembre après-midi.
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SUMMARY:ML · Séance 5 : Titanic à finir ensemble\, vos projets\, noyaux\, SVM\, arbres
DESCRIPTION:Deck d5. Titanic fini proprement ensemble\, puis discussion de vos projets (jalon 1) et mini-préparation au devoir sur table\, puis noyaux\, SVM et arbres.
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SUMMARY:ML · Devoir sur table\, 45 min\, sans IA ni documents (15 % de la note)\, horaire à confirmer
DESCRIPTION:Le matin ou l'après-midi\, horaire confirmé ultérieurement (en fonction des étudiants de l'option Sciences Po). Seul\, sans IA ni documents\, 45 minutes. Porte majoritairement sur les premières slides du cours : écrire pour retenir les bases et les fondamentaux méthodologiques des projets data\, côté data engineering et côté data science. Mini-préparation le 15 décembre après-midi\, après Titanic.
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SUMMARY:ML · Séance 6 : forêts et boosting (devoir sur table de 45 min le même jour\, horaire à confirmer)
DESCRIPTION:Deck d6
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SUMMARY:ML · Séance 7 : SHAP, équité, non supervisé, lancement du jalon 2
DESCRIPTION:Deck d7
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SUMMARY:ML · Point d'étape par e-mail (jalon 2)
DESCRIPTION:Annulé : les soutenances ont lieu au bloc des jeudi 11 et vendredi 12 février 2027 (jour exact à confirmer), le rendu final la veille. Voir sitraka.lu/teaching/machine-learning/rendu/.
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SUMMARY:ML · Jalon 2 (25 % de la note) : une OLS ou une classification simple sur votre projet
DESCRIPTION:Deck h2. Coupe sans fuite, modèle naïf, métrique justifiée, résultats sur la validation, limites, make reproduce. Dernier commit poussé avant l'heure limite.
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SUMMARY:ML · Bloc 3 (jeudi 11 et vendredi 12 février 2027\, jour exact à confirmer) : jeudi 11 février
DESCRIPTION:Premier des deux jours du bloc 3. La présentation finale avec le code (50 % de la note) a lieu pendant ce bloc des jeudi 11 et vendredi 12 février 2027\, jour exact à confirmer ; le projet est livré la veille (dernier commit poussé). Horaires à confirmer par la scolarité. Voir sitraka.lu/teaching/machine-learning/rendu/.
LOCATION:Centrale Méditerranée, Technopôle de Château-Gombert, Marseille
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SUMMARY:ML · Bloc 3 (jeudi 11 et vendredi 12 février 2027\, jour exact à confirmer) : séance de travail sur les projets\, puis réseaux de neurones\, dérive\, mise en service
DESCRIPTION:Deck d8. Plus d'examen final : le barème compte quatre évaluations (jalon 1 10 %\, devoir du 16 décembre 15 %\, jalon 2 25 %\, présentation finale avec le code 50 %). La présentation finale avec le code a lieu pendant ce bloc des jeudi 11 et vendredi 12 février\, jour exact à confirmer ; le projet est livré la veille (dernier commit poussé). Horaires à confirmer par la scolarité.
LOCATION:Centrale Méditerranée, Technopôle de Château-Gombert, Marseille
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