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Livret d'accueil
Composante
ENSEIRB-MATMECA
Code interne
EI9PR363
Description
Données déséquilibrées
Choix du modèle, choix de la métrique
Travail sur les données
Application à un cas industriel sur données de capteurs
Détection d'objets
Utilisation de modèles pré-entraînés
Transfer learning
Application à un cas industriel sur données de vision par ordinateur
Déploiement
Packaging d'un modèle ML
Usage de FastAPI et Docker
Notions de monitoring d'un modèle
Modalités de contrôle des connaissances
Évaluation initiale / Session principale - Épreuves
| Type d'évaluation | Nature de l'épreuve | Durée (en minutes) | Nombre d'épreuves | Coefficient de l'épreuve | Note éliminatoire de l'épreuve | Remarques |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Projet | Contrôle Continu | 1 |