Apprentissage statistique : modélisation descriptive et introduction aux réseaux de neurones - RCP208

Ce cours donne des éléments de base de l'analyse des données et de la modélisation descriptive, ainsi que des principes à mettre en œuvre pour traiter des applications réelles. Une introduction à la modélisation décisionnelle avec des réseaux de neurones est également présentée. L'analyse des données et la modélisation descriptive aident à comprendre les données empiriques issues de phénomènes naturels, économiques ou socio-culturels. Cette compréhension facilite la mise en œuvre de méthodes performantes de construction de modèles décisionnels. Les méthodes abordées ont de très nombreuses applications dans des domaines aussi divers que l'assurance qualité, les enquêtes d'opinion, le marketing, la gestion de la relation client, la climatologie, la sécurité, etc. L'enseignement adopte une approche pragmatique, les séances de travaux pratiques permettant la mise en œuvre systématique des méthodes présentées. Les unités d'enseignement RCP209 « Apprentissage statistique : modélisation décisionnelle et apprentissage profond », RCP211 «Intelligence artificielle avancée » et RCP217 «Intelligence artificielle pour des données multimédia » sont des suites recommandées de RCP208.

Applications, nature des problèmes de modélisation et spécificités des données Analyse des données, réduction de dimension : méthodes factorielles Classification automatique Estimation de densités Cartes de Kohonen Imputation des données manquantes Classement et régression sans construction de modèle Perceptrons multi-couches pour le classement et la régression Chaque séance de cours est suivie d'une séance de TP permettant de mettre en œuvre les méthodes présentées. Les TP sont réalisés en utilisant la plateforme Scikit-learn. Une introduction au langage Python et à Scikit-learn est prévue lors des premières séances de TP.

Attestation de formation

Cet enseignement s adresse aux auditeurs souhaitant acquerir des connaissances de base sur l analyse des donnees, la reconnaissance des formes et la fouille de donnees (data mining). Prerequis obligatoires : avoir suivi le cycle preparatoire de l EICNAM ou avoir un niveau equivalent (licence).