Apprentissage supervisé
Licence 3 MIASHS/MSC
Université de Lille 3
Semestre 2
Objectifs de ce module
Ce cours présente le problème de classification supervisée, ou classification à partir d'exemples. Ce problème est l'un des plus connus en apprentissage automatique, l'un des plus étudiés et des mieux résolus en apprentissage automatique. Il a des applications pratiques innombrables (détection automatique de spam dans les emails, détermination automatique de mots-clés à associer à un texte, ...).
Le cours sera organisé comme suit :
- définition du problème de classification supervisée ; notions associées.
- une méthode très simple : étude d'une méthode de classification supervisée : les k plus proches voisins
- une approche probabilitiste : régression logisitique
- une approche par optimisation : SVM
Le cours présentera les notions essentielles qui seront mises en pratique en TP.
Pré-requis : connaissances raisonnables en informatique (programmation, algorithmique, R), en mathématiques et statistiques.
Calendrier
Mercredi de 15h30 à 17h30, du 14 janvier au 15 avril, en C18.
Mise en pratique
Contrôle de connaissances
Le contrôle est continu. Tout document autorisé lors des contrôles.