Stage Liesse 2017-2

Stage Liesse 2017-2
STAGE 2 (25 avril)
MACHINE LEARNING ET PYTHON
Pré-requis : des notions de base sur la syntaxe du langage Python sont suffisantes pour aborder ce
stage. Quelques notions de mathématiques
Mots-clés : apprentissage automatique, régression , classification supervisée, classification nonsupervisée, K-means
Présentation :
L’apprentissage automatique ou machine learning est un ensemble de techniques au croisement de
la statistique, de l’intelligence artificielle et de l’informatique. Il s’agit de résoudre des problèmes en
se basant sur des cas déjà résolus. On dit alors que la machine «apprend» et plus le corpus
d’apprentissage est important, plus elle arrive à se comporter comme un humain, pour la résolution
d’un problème précis. Cette approche est particulièrement pertinente de nos jours, puisque nous
avons accès à des données de plus en plus massives : cela permet à des programmes basés sur le
machine learning d’effectuer des tâches complexes de plus en plus efficacement (exemples : la
reconnaissance de visages dans des photos, la traduction automatique, la détection de SPAM, etc.).
Ce stage se veut une initiation au machine learning à travers trois exemples fondamentaux
(régression, classification supervisée, classification non supervisée). Les exercices vus lors du stage
peuvent ensuite servir en tant que base de TP de classe de prépa.
Programme
Régression linéaire, polynomiale.
Classification supervisée.
Classification non supervisée, K-means.
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Published on 01.26.2017
Source URL: http://www.imt-atlantique.fr/node/3775