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CESAM
Centre d'enseignement de la statistique appliquée à la médecine et à la biologie médicale

Sciences de Données et apprentissage statistique - DATA

RESPONSABLE:

Pierre-Yves BOELLE

 

OBJECTIF

L’objectif de cet enseignement est de présenter les méthodes destinées à créer des modèles prédictifs et à leur validation, avec des applications dans le domaine biomédical. L’enseignement présente les approches supervisées et non supervisées dans l’apprentissage statistique. Ceci inclue la classification, les méthodes de régression, les données de survie. Un accent particulier est mis sur les approches de validation des modèles et d’estimation de l’erreur.

PROGRAMME

-          Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé

-          Méthodes de classification, dendrogrammes

-          Arbres de classification

-          Régression linéaire

-          Régression logistique, analyse discriminante

-          Biais et variance en prédiction, pénalisation

-          Critères d’information

-          Validation croisée

DATE ET DUREE

L’enseignement dure 12 semaines de février à juin avec une interruption pendant les vacances universitaires de printemps.

Chaque semaine comprend un cours et un TD de 2h.

Deux stages de révision permettent de revoir les notions essentielles et de participer à un enseignement interactif.

L’examen se déroule sous forme de QCM.

25/02/19

Traductions :

    Contact

    CESAM

    Faculté de médecine Sorbonne Université

    Site Saint-Antoine

    27 rue Chaligny

    75571 Paris Cedex 12


    Tél. 01 40 01 14 45

    medecine-dfs-cesam @ sorbonne-universite.fr