Apprentissage statistique : modélisation décisionnelle et apprentissage profond
RCP209
Objectifs pédagogiques
Ce cours présente des méthodes de modélisation décisionnelle à partir des données, notamment à travers les machines à vecteurs supports (SVM), les réseaux de neurones profonds, et la prédiction structurée, en vue de leur utilisation dans des applications réelles.
L'apprentissage automatique permet de construire, à partir des données empiriques, des modèles pour la prise de décision. Les méthodes abordées ont de très nombreuses applications dans des domaines aussi divers que l'assurance qualité, le diagnostique médical, les véhicules autonomes, la bio-ingénierie, la climatologie, la sécurité environnementale, le marketing, la gestion de la relation client, la recherche d'information, etc.
Public et conditions d'accès
Cet enseignement s'adresse aux auditeurs souhaitant acquérir des connaissances sur la modélisation à partir des données pour la reconnaissance des formes et la fouille de données (data mining).
Prérequis obligatoires : avoir suivi la première partie du cycle spécialisation de l'EICNAM ou avoir le niveau M1 (Bac + 4). Il est fortement recommandé d'avoir suivi au préalable l'UE RCP208 « Reconnaissance des formes et méthodes neuronales » ou un enseignement équivalent comportant une présentation des méthodes de base d'analyse des données et de modélisation descriptive des données.
Compétences
Modélisation décisionnelle à partir de données, avec application à la reconnaissance de formes et à la fouille de données.
Méthodes de validation
La note finale est la moyenne non pondérée entre la note obtenue au projet et la note obtenue à l'examen final.
Contenu de la formation
Les thèmes abordés dans les séances de cours et de travaux pratiques (TP) sont :
- Apprentissage supervisé : discrimination, régression, prédiction structurée.
- Evaluation et sélection de modèles.
- Arbres de décision et forêts d'arbres de décision (random forest).
- Machines à vecteurs de support (SVM) : discrimination, régression, estimation du support d'une distribution, ingénierie des noyaux.
- Réseaux de neurones, apprentissage de représentations, apprentissage profond (deep learning).
- Modèles graphiques, apprentissage structuré.
Chaque séance de cours est suivie d'une séance de travaux pratiques (TP) permettant de mettre en œuvre les méthodes présentées.
Les TP sont réalisés en utilisant les plateformes Scikit-learn et Keras. Une introduction à Scikit-learn et à Keras est prévue lors des séances de TP.
Bibliographie
- G. Dreyfus et al: Réseaux de neurones ( Eyrolles).
- A. Cornuéjols et al: Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes (Eyrolles)
- P. Naim et al: Réseaux bayésiens (Eyrolles).
- B. Scholkopf, A. J. Smola: Learning With Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond (MIT Press).
- T. Hastie et al: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (Springer).
- F.V. Jensen: Bayesian Networks and Decision Graphs ( Springer-Verlag).
- C.M. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition (Oxford University Press)
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :
- CS9700A : Certificat de spécialisation Intelligence artificielle
- MR11604A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
- CYC9102A : Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Informatique modélisation optimisation
- CYC9106A : Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Cybersécurité
Informations, Orientation & Inscription
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Paris
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180 €
Légende :
| Tarif : |
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Seul le financement à titre individuel est proposé à l'inscription en ligne. Si vous souhaitez financer votre formation par votre entreprise, vous devez demander un devis auprès de nos centres Tarifs en vigueur depuis le 17 juin 2020. |
| Date de début de cours : |
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Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre. |
| Annuel : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 1 : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à fin janvier / début février (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 2 : |
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Il s'étend de fin février / début mars à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Cours du soir : | |
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Les cours commencent le plus souvent à 18h30 dans les centres. |
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| Cours en journée : | |
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Se renseigner auprès du centre pour connaître les horaires. |
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| Cours en ligne : | |
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Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant. Des regroupements peuvent être proposés dont certains sont obligatoires. |
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| Cours hybrides : | |
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Cette modalité mixe des cours en présentiel (en cours du soir ou en journée) et des cours en ligne. |
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| Cours en ligne organisés par un autre centre CNAM Régional : |
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Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant. |
