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Apprentissage automatique (machine learning) à base de noyaux

Environnement scientifique et technique de la formation

Laboratoire d'informatique et systèmes - UMR 7020

RESPONSABLE

François-Xavier DUPE

Maître de conférences

UMR 7020

LIEU

MARSEILLE (13)

ORGANISATION

2 jours
De 4 à 10 stagiaires
TD encadrés par 1 intervenant pour 5 stagiaires maximum

COÛT PÉDAGOGIQUE

1050 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

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

DATE DU STAGE

20011 : du lundi 29/06/2020 au mardi 30/06/2020

Janvier Février Mars Avril
Mai Juin
20011
Juillet 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
- Être 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 contenu du stage aux attentes des stagiaires, un questionnaire téléchargeable ICI devra être complété et renvoyé au moment de l'inscription.

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

Il sera demandé aux stagiaires de venir avec leur ordinateur portable sur lequel les logiciels nécessaires à la formation (Python 3.6, Scikit-learn, Pandas et Matplotlib) devront avoir été préalablement installés.

INTERVENANTS

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

Formation organisée dans le cadre du Labex Archimède

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