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Le cours débute par 2 à 3 séances durant lesquelles le concept étudié ainsi que les bases théoriques et pratiques sont définies. L’enseignant propose ensuite de prendre part au concours en utilisant la plateforme Kaggle. Cette plateforme permet à de nombreuses entreprises de mettre à disposition de larges bases de données afin de répondre à une demande précise. Les étudiant-es sont ainsi placé-es dans une situation intermédiaire entre cours et réalité.
Durant les 8 semaines suivantes, les étudiant-es participent par groupe de 2 à cette compétition. En utilisant un échantillon de la base de données mise à disposition, leur objectif est de développer le meilleur modèle de prédiction (« machine learning model ») de comportement du reste des données. Pour ce faire, les groupes peuvent, s’ils le souhaitent, soumettre jusqu’à une proposition de modèle par jour. À chaque proposition soumise, un feedback leur est envoyé leur permettant d’améliorer leur modèle tout en travaillant de manière autonome. La fréquence à laquelle ils participent à cette compétition n’est pas imposée ce qui permet de les responsabiliser.
Parallèlement, les étudiant-es participent à des travaux pratiques organisés par les assistant-es. Durant ces TP, ils/elles réalisent des exercices pratiques et peuvent également poser des questions en lien avec les modèles développés dans le cadre de la compétition.
Une partie de l’évaluation (40%) porte sur le rapport écrit de fin de semestre dans lequel les étudiant-es font part de leur réflexion autour du modèle proposé. Les modèles sont appliqués à toute la base de données et les 3 modèles prédisant le mieux les données sont récompensés par un bonus pour l’examen final. Celui-ci se présente sous forme écrite classique et compte pour 60% de la note finale.