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Du 27 avril 2020 au 30 avril 2020

Apprentissage machine pour la science des données

nasri |  

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


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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.

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.

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

Responsables scientifiques : Philippe Besse, Sébastien Gerchinovitz, Béatrice Laurent-Bonneau

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

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.

 

 

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