COURS // STT8330 Théorie de l'apprentissage statistique

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  • Cycle : 2
  • Type de cours : Magistral
  • Nombre de crédits : 3
  • Discipline : Statistique

Objectifs

Définir les fondations théoriques de l'apprentissage statistique et de l'apprentissage machine ainsi qu'approfondir les connaissances de l'étudiant des modèles et méthodes communément employés.

Sommaire du contenu

Classes d'hypothèse. Fonctions de perte et de risque. Décomposition biais-complexité. Complexité algorithmique. Régularisation, stabilité et surapprentissage. Optimisation convexe. Révision des modèles d'apprentissage statistique classiques, tels l es r éseaux de neurones, à travers cette nouvelle perspective. Programmation dans un langage tel que R ou Python.

Programmes associés à ce cours

Les modalités et horaires présentés sont à jour au moment de la recherche. Ils n'impliquent pas d'engagement ni d'obligation de la part de l'UQAM d'offrir ces cours. L'UQAM se réserve également le droit de modifier les modalités et les lieux des cours qu'elle offre.

Places disponibles réservées à votre programme
(Étudiants libres: entrez le code 9999)
Ce cours n'est pas offert lors de ce trimestre.

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Enseignant
  • Non disponible

Horaire et lieu

Jour Date Heure Lieu Type
Jeudi Du 12 janvier 2026
au 1 mai 2026 		De 09h00 à 12h00 Cours magistral

Modalités
  • Ce cours est donné en présentiel.
  • Les évaluations seront tenues en présentiel.
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