Module 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 durée

L’enseignement dure 12 semaines du février au fin  mai 2023, avec une interruption pendant les vacances de février et printemps.

Enseignement présentiel et distanciel

Chaque semaine comprend:
1 cours de 2h, les jeudis de 16h à 17h50
1 TD de 2h, les jeudis de 18h à 19h45
Du 26 janvier au 11 mai 2023

 

Validation

L’examen se déroule sous forme de QCM, 2h.

Session 1 : 15 juin 2023

Session2 : 14 septembre 2023

Contact

Karine NEEL - 3e étage - Porte 318
Faculté de médecine Sorbonne Université
Site Saint-Antoine / Boite Courrier  2912 (dans le hall à gauche)
27 rue Chaligny
75571 Paris Cedex 12

Tél. :  01 40 01 14 45