Analyse, classification, indexation de données

Responsable : Akka Zemmari

Chargés de TD :

Groupe 1 Info (mercredi 10h15-12h15) : Jean-Philippe Domenger
Groupe 2 Info (jeudi 8h-10h) : Jean-Philippe Domenger
Groupe 3 Info + CMI Optim (lundi 8h-10h) : Jean-Philippe Domenger
Groupe 4 Info (jeudi 10h15-12h15): Anne Vialard
Groupe 5 Info (lundi 16h15-18h15): Luc-Etienne Pommé
Groupe CSI + CMI ISI (mardi 14h-16h): Anne Vialard

Supports de cours

Séance	Intitulé	Description	Diapos	Autre
1	Avant propos	Présentation de l'UE	pdf
1 - 4	Introduction	Généralités sur le Machine Learning	pdf
1 - 2	Rappels	Rappels d'algèbre linéaire	pdf	Jupiter notebook (NumPy)
		Rappels de probabilités et statistiques	pdf	Jupiter notebook (SciPy)
2	Méthodes d'optimisation	Descente de gradient (et ses variantes)	pdf	Jupiter notebook
2 - 3	Régression	Régression simple et multiple	pdf	Jupyter notebooks :
				introduction
				régression simple
				Fichier advertising.csv
				régression multiple
				Cours enregistré
4	k-nearest neighbors	Généralités sur le ML, k-NN	pdf	Jupiter notebook
5	Apprentissage supervisé	Théorie de décision markovienne	pdf	Jupiter notebook
6	Contrôle de connaissances	Contrôle
7 - 8	Réduction de dimension	Analyse en composantes principales	pdf	Jupiter notebook (ACP à la main)
				Jupiter notebook (applications)
				preuve ACP
9	Réduction de dimension	Analyse linéaire discriminante (LDA)	pdf	Jupiter notebook (comparaison avec l'ACP)
				Jupiter notebook (LDA à la main)
				Cours enregistré
10	Apprentissage supervisé	Arbres de décision et forêts aléatoires	pdf	Jupiter notebook
	Apprentissage non supervisé	Méthodes de clustering	pdf

TD numéro	Contenu	Enoncé	Fichiers	Corrigés
TD1	Rappels : Probabilités et statistiques, Algèbre linéaire avec Python	Sujet	td1.ipynb	td1-correction.html
TD2	Descente de gradient	Sujet		td2-correction.html
TD3	Régression linéaire	Sujet		td3-correction.html
TD4	Apprentissage supervisé : k-nn	Sujet		td4-correction.html
TD5	Théorie de décision Bayesienne	Sujet		td5-correction.html
TD6	Réduction de dimension (ACP)	Sujet		td6-correction.html
TD7	Réduction de dimension (LDA)	Sujet		td7-correction.html
TD8	Apprentissage supervisé : Arbres de décision et Forêts aléatoires	Sujet		td8-correction.html