Difference between revisions of "Courses/MLEA2"
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(Created page with "{{Course |title=Classifieurs "Machine Learning" niveau-2 |acronym=MLEA2 |teacher=Reda |period=S5, Ing2 |audience=Majeure, SCIA |optional course=non |module=Informatique Fondam...") |
Reda Dehak (talk | contribs) m |
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|teacher=Reda |
|teacher=Reda |
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| − | |audience=Majeure, SCIA |
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|prerequisites=MLEA1 |
|prerequisites=MLEA1 |
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| − | |objectives= |
+ | |objectives=, Résumé du cours ou de l'activité pédagogique |
| + | Présentation des outils de classification les plus populaires et des méthodes permettant d’évaluer leurs performances. Développement des capacités à lire des articles de Machine Learning avec un esprit critique par la réalisation d’un projet. |
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| − | |content=1. Réduction de Dimension (Analyse en Composantes Principales, Analyse en Composantes Indépendantes) |
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| + | |content=Introduction |
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| + | Classifieur SVM |
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| + | Kernel Tricks |
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| + | KSVM |
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| + | KPCA, KLDA |
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| + | Extension Multiclasse de classifieurs binaires |
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| + | Méthodes d'évaluation des classifieurs |
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| + | TP de mise en pratique |
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| − | 2. méthodes à base de Kernel |
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| − | 3. Classifieurs (proches voisins et dérivés, bayésiens, SVM) + Méthodes d'évaluation de classifieurs (Cross Validation, Random Subsampling) |
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| − | |||
| − | 4. méthodes ensemblistes (Bagging, Stacking, Boosting) |
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| − | |||
| − | 5. méthodes pour adapter des classifieurs binaires à des problèmes multi-classes |
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| − | 6. Réseaux de neurones (Kohonen, RBF, Réseaux Convolutionnels) |
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| − | 7. Régression |
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| − | Localized Support Vector Machine and its efficient Algorithm (Cheng: 2007) |
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| − | Weighted K-Nearest-Neighbor Techniques and Ordinal Classification (Hechenbichler, Schliep: 2004) |
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| − | SVM-KNN: Discriminative nearest neighbour classification for visual category recognition (Zhang et al): CVPR 2006 |
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| − | A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection (Kohavi: 1995) |
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| ⚫ | |||
| ⚫ | |||
| + | John Shawe-Taylor et Nello Cristianini, "Support Vector Machines", Cambridge University Press, 2000 |
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| + | John Shawe-Taylor et Nello Cristianini, "Kernel Methods for Pattern Analysis", Cambridge University Press, 2004 |
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Revision as of 11:28, 9 July 2014
| Titre |
Classifieurs "Machine Learning" niveau-2 |
|---|---|
| Sigle |
MLEA2 |
| Enseignant | |
| Période |
S5, Ing2 |
| Public |
Majeure, SCIA, CSI"CSI" is not in the list (InfoSup, InfoSpé, Tronc-commun, Majeure, Apprentis, Cycle Ing, SCIA, AppIng, RDI, IMAGE, ...) of allowed values for the "Course audience" property. |
| Contrôle | |
| Durée | |
| Optionnel |
non |
| Module | |
| Prérequis |
MLEA1 |
| Objectifs |
, Résumé du cours ou de l'activité pédagogique Présentation des outils de classification les plus populaires et des méthodes permettant d’évaluer leurs performances. Développement des capacités à lire des articles de Machine Learning avec un esprit critique par la réalisation d’un projet. |
| Plan |
Introduction Classifieur SVM Kernel Tricks KSVM KPCA, KLDA Extension Multiclasse de classifieurs binaires Méthodes d'évaluation des classifieurs TP de mise en pratique |
| Documentation |
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| Support | |
| Journaux |