Description

• Apprentissage supervisé
• Apprentissage non supervisé

• Apprentissage par renforcement

Compétences visées

A l’issue des enseignements de cette UE, les étudiants seront capables de: 

• Comprendre et utiliser les méthodes de régression et de classification avancées
• Maîtriser les principales techniques utilisées pour l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement
• Se familiariser avec des applications pratiques dans le contexte des dynamiques économiques et de gestion
• Améliorer leur autonomie de travail sur R et Python
• Acquérir de l’expérience dans le travail en équipe et la gestion de projets

Disciplines

• Sciences économiques

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

• Stefano Bianchini