UE Apprentissage statistique 2

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Descriptif

Le cours d’Apprentissage Statistique II est un cours d'introduction à l'apprentissage supervisé par la pratique, dans un environnement python. Il s’inscrit dans la continuité du cours Apprentissage Statistique I et vise à rendre les étudiants autonomes pour mettre en oeuvre différents algorithmes d’apprentissage supervisé dans les environnements scikit-learn et keras / tensorflow.

Après avoir évoqué les fondements théoriques de l’apprentissage supervisé et la démarche générale à suivre pour déployer ce type d’algorithmes dans l’environnement scikit-learn, nous étudierons quelques algorithmes clés tels que les arbres de décisions, les forêts aléatoires, les machines à vecteur de support (SVM) et les méthodes pénalisées au sens large. Nous aborderons ensuite le cadre des méthodes dites de « deep learning » basées sur le formalisme des réseaux de neurones, en étudiant différentes architectures telles que les perceptrons multi-couches, les réseaux à convolution et les réseaux récurrents, que nous mettrons en oeuvre dans un environnement keras / tensorflow.

Pré-requis recommandés

Cours de niveau M1 SSD d’Apprentissage Statistique I et de logiciels spécialisés (introduction à python).

Compétences visées

  • Appréhender concepts et fondements théoriques de l’apprentissage supervisé.
  • Connaître en détail quelques algorithmes clés
  • Savoir les mettre en oeuvre sur données réelles
  • Etre autonome dans les environnements scikit-learn et keras / tensorflow

Bibliographie

  • Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2001). The elements of statistical learning (Vol. 1, No. 10). New York: Springer series in statistics.
  • Géron, A. (2019). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media.
  • Zhang, A., Lipton, Z. C., Li, M., & Smola, A. J. (2021). Dive into deep learning. arXiv preprint arXiv:2106.11342.

Informations complémentaires

Langue(s) : Français