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Apprentissage automatique (machine learning) à base de noyaux

Environnement scientifique et technique de la formation

Laboratoire d'informatique fondamentale de Marseille - UMR 7279

RESPONSABLE

François-Xavier DUPE

Maître de conférences

UMR 7279

LIEU

MARSEILLE (13)

ORGANISATION

2 jours
De 3 à 10 stagiaires
TD encadrés par 1 intervenant pour 5 stagiaires maximum

COÛT PÉDAGOGIQUE

900 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

Evaluation de la formation par les stagiaires
Envoi d'une attestation de formation

DATE DU STAGE

18288 : du lundi 02/07/2018 au mardi 03/07/2018

Janvier Février Mars Avril
Mai Juin Juillet
18288
Août
Sept. Oct. Nov. Déc.

OBJECTIFS

- Savoir appréhender les récentes méthodes d'apprentissage basées sur les noyaux
- Savoir faire de la classification ou de la régression avec des données structurées (chaines, arbres, graphes, données fonctionnelles...) en utilisant des noyaux appropriés
- Etre capable, pour une problématique donnée, de choisir la méthode adaptée
- Savoir construire le noyau correspondant à la résolution de la problématique donnée

PUBLICS

Statisticiens, chargés d'études, tout collaborateur des services techniques et toute personne susceptible de devoir exploiter des données

Afin d'adapter le programme aux attentes des stagiaires, un questionnaire téléchargeable ICI sera à renvoyer avant le début du stage.

PRÉREQUIS

Connaissances de base en apprentissage (Bac + 3 minimum), en Matlab, Octave ou Python et en algèbre linéaire (calcul vectoriel)

PROGRAMME

- Méthodes à noyaux :
. principe des méthodes à noyaux
. les Séparateurs à Vaste Marge (SVM)
. ingénierie des fonctions noyaux
- Construction des noyaux :
. sur données vectorielles
. sur données structurées
- Applications sur des problèmes concrets

Les stagiaires sont invités à apporter leurs propres jeux de données qui seront analysés à des fins pédagogiques sous réserve de l'accord préalable des formateurs.

Alternance de cours (50 %) et de travaux dirigés et pratiques (50 %)

EQUIPEMENT

Un ordinateur sera mis à disposition de chaque stagiaire.

INTERVENANTS

H. Kadri et F.-X. Dupé (maîtres de conférences)

Formation organisée dans le cadre du Labex Archimède

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