v2.3.2 (2860)

Cours scientifique - INT22 : Apprentissage

Domaine > Sciences et technologies de l'information et de la communication.

Descriptif

Ce cours présente une introduction générale au problème de l'apprentissage automatique. Celui-ci concerne l'induction, à partir d'observations et de connaissances préalables fournies par un expert, de connaissances utiles : nouvelles catégories ou concepts, nouvelles règles de fonctionnement ou de contrôle permettant l'amélioration de performances en cours de fonctionnement, extraction de connaissances pertinentes sous formes de catégories ou de règles en vue d'aider un expert ou un utilisateur.

Après une présentation des notions de base, des questions fondamentales et des outils conceptuels existants, le cours décrit certaines techniques et algorithmes représentatifs et utilisés dans l'industrie : induction d'arbres de décision, induction de concepts à partir d'observations, induction de programmes logiques, connexionisme et algorithmes génétiques, apprentissage par analogie. L'emploi de ces techniques est illustré sur machine dans les séances de travaux dirigés.

Objectifs pédagogiques

Maitriser les concepts généraux en apprentissage automatique. Maitriser les techniques d’induction d’arbre de décision, de réseau de neurones formels, de Séparateur à Vaste Marges, de boosting et de catégorisation non supervisée.

nombre d'heure en présentiel

18

nombre de blocs

6

Volume horaire par type d'activité pédagogique : types d'activité

  • Stage de communication : 18

effectifs minimal / maximal

10/30

Diplôme(s) concerné(s)

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

Aucun poursuivre ce cours en 1ère année.

 

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

Vos modalités d'acquisition :

 Deux devoirs à la maison et un mini-projet.

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 1 ECTS
  • Scientifique acquis : 1

Le coefficient de l'UE est : 1

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

- Introduction à l'apprentissage artificiel, Méthode d'apprentissage symbolique : l'espace des versions
- Induction d'arbres de décision
- Les réseaux de neurones formels
- Les Séparateurs à Vastes Marges (SVM)
- Les méthodes d'ensemble : le boosting
- Apprentissage non supervisé : clustering ascendant et descendant

Mots clés

apprentissage automatique, généralisation, induction, aide à la décision
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