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Apprentissage machine pour la science des données

  Du lundi 27 avril 2020 au jeudi 30 avril 2020

  Formation    

FORMATION ANNULEE
Limite d'inscription : 15 jours avant le début de chaque formation
4 jours / (28 heures)

Avant de vous inscrire, merci de nous signaler toutes contraintes particulières dont vous souhaiteriez nous faire part (horaires, santé, indisponibilité…) à l'adresse e-mail suivante : training@cerfacs.fr


S'inscrire à cette formation

 

Indice de satisfaction

En mai 2019, 100% des participants étaient satisfaits ou très satisfaits

(résultats recueillis auprès de 19 répondants)

 

Descriptif

Cette formation permet aux participants de consolider leurs bases théoriques et pratiques pour comprendre et mettre en œuvre les algorithmes d'apprentissage machine. Elle comporte la présentation des principales méthodes d'analyse statistique des données, autant sur un plan exploratoire (apprentissage non supervisé) que prédictif (apprentissage supervisé). Chaque méthode est d'abord présentée et commentée théoriquement, avant d'être illustrée numériquement sur des jeux de données sur les logiciels R et/ou python/scikit-learn.

Objectif de la formation

Connaître les principaux algorithmes d'analyse automatique des données et savoir les mettre en œuvre avec R et python/scikit-learn.

Objectif pédagogique

A l'issue de la formation, les participants devront être capables de :

  • reconnaître le type de problème qui leur est posé (apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement, séquentiel, etc.) ;
  • connaître et choisir un ou plusieurs algorithmes adaptés au traitement de ce problème ;
  • mettre en œuvre cet algorithme dans un environnement de travail R ou python.

Modalités pédagogiques

La formation est une alternance d’exposés théoriques et de travaux pratiques. Un QCM permet l’évaluation finale. La salle de formation est équipée d’ordinateurs, le travail peut se faire en sous-groupe de deux personnes.

Public cible

Ce cours s’adresse aux ingénieurs et informaticiens désirant consolider ou étendre leurs connaissances théoriques et pratiques de l'analyse automatique de données avec les algorithmes d'apprentissage automatique.

Pré-requis

  • Connaissance de base statistique : probabilités élémentaires, tests statistiques, modèle linéaire gaussien.
  • Connaissance de base en algorithmique et programmation.
  • Installer Python 2.7 avec Anaconda, R 3.4.2 et IRkernel. Accès à internet lors de la session pour les éventuelles mises à jour et chargement de librairies manquantes.
  • La formation peut avoir lieu en anglais ou en français selon l’auditoire, un niveau B2 sur l’échelle européenne CECRL est exigé.

Afin de s'assurer que les prérequis sont bien satisfaits, nous vous prions de bien vouloir répondre au questionnaire suivant. Vous devez obtenir 75% de bonnes réponses pour vous inscrire à cette formation.

Questionnaire 1 : https://goo.gl/forms/xL86TzPDFOC5r7ln1

Formateur référent : Sébastien GERCHINOVITZ

Tarifs

Stagiaires/PhDs/PostDocs : 280 € HT
Associés CERFACS/CNRS/INRIA : 800 € HT
Public : 1600 € HT

Programme

Tous les jours de 9h à 17h30. Matin : cours. Après-midi : travaux pratiques.

Jour 1

Présentation générale de l'apprentissage statistique et de ses grands problèmes. Positionnement par rapport à la statistique classique et au machine learning.
Apprentissage non-supervisé
> Analyse en Composantes Principales
> Classification ascendante hiérarchique
> k-means, k-medoids et variantes
> évocation d'autres méthodes : affinity propagation, dbscan, etc.
Jour 2

Apprentissage supervisé 1/2 :
> k plus proches voisins
> Modèle linéaire gaussien et logistique, sélection de modèles
> Lasso et variantes
> Support Vector Machines
Jour 3

Apprentissage supervisé 2/2 :
> Arbres de décision
> Bagging, Forêts aléatoires, Boosting
> Réseaux de neurones, deep learning

Jour 4

Apprentissage séquentiel, problèmes de bandits multi-bras
Super-learning et agrégation d'experts
Apprentissage par renforcement

Examen final

Un examen final aura lieu à la fin de la formation.

Evaluation des acquis

Un examen final aura lieu à la fin de la formation.

L'AGENDA

Vendredi

24

Mai

2024

🎓Soutenance de Thèse : Théo DEFONTAINE

Vendredi 24 mai 2024Du 10h00 à 13h00

  Thèses Cerfacs       JCA room, Cerfacs, Toulouse, France    

Lundi

27

Mai

2024

🎓 Soutenance de Thèse : Thibault GIOUD

Lundi 27 mai 2024Du 14h00 à 18h00

  Thèses Cerfacs       Cerfacs, Toulouse, France    

Jeudi

30

Mai

2024

JOURNÉE des DOCTORANTS du Cerfacs (JDD2024@Cerfacs) : 30/05/2024

Jeudi 30 mai 2024Du 9h00 à 17h00

  Journée des Doctorants       CERFACS     

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