RESUME COURS :
L'apprentissage statistique développe un ensemble de méthodes et algorithmes pour extraire des informations pertinentes à partir de données de plus en plus volumineuses. En apprentissage supervisé, la variable réponse est à expliquer ou prédire en fonction des variables explicatives ou prédicteurs. En apprentissage non supervisé, aucune variable n'est particularisée, et il s’agit de construire à partir de leur ensemble un modèle permettant de représenter au mieux les observations.
La première partie du cours (apprentissage non supervisé) abordera les méthodes factorielles (Analyse en composantes principales, Analyse factorielle de correspondances, ACM) et les méthodes de classification non supervisée (clustering)
La deuxième partie développera les problématiques et méthodes d'apprentissage supervisé: régression (linéaire, nonlinéaire, régression logistique, modèles linéaires généralisés), arbres de décision, régularisation en régression multiple, choix de modèle.
Les concepts théoriques seront mis en application dans des TDs informatiques avec un logiciel statistique.
L'apprentissage statistique développe un ensemble de méthodes et algorithmes pour extraire des informations pertinentes à partir de données de plus en plus volumineuses. En apprentissage supervisé, la variable réponse est à expliquer ou prédire en fonction des variables explicatives ou prédicteurs. En apprentissage non supervisé, aucune variable n'est particularisée, et il s’agit de construire à partir de leur ensemble un modèle permettant de représenter au mieux les observations.
La première partie du cours (apprentissage non supervisé) abordera les méthodes factorielles (Analyse en composantes principales, Analyse factorielle de correspondances, ACM) et les méthodes de classification non supervisée (clustering)
La deuxième partie développera les problématiques et méthodes d'apprentissage supervisé: régression (linéaire, nonlinéaire, régression logistique, modèles linéaires généralisés), arbres de décision, régularisation en régression multiple, choix de modèle.
Les concepts théoriques seront mis en application dans des TDs informatiques avec un logiciel statistique.
- Enseignant: Rémi Coulaud
- Enseignant: Christine Keribin
Année: à archiver