Apprentissage automatique (machine learning) pour le traitement du signal et de l’image
Formation
À Toulouse
Description
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Typologie
Formation
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Lieu
Toulouse
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Durée
4 Jours
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Dates de début
Dates au choix
Acquérir les outils méthodologiques de base du machine learning : modélisation, estimation, optimisationMettre ces outils en application pour des problèmes de traitement du signal et de l’image
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
À propos de cette formation
Bac +5Probabilités, statistique, intégration et algèbreCalcul scientifique (par ex., MATLAB)
Stage court
Les Avis
Les matières
- Traitement du signal
- Image
- Informaticien
- Ingénierie
- Numérisation
- Technicien
- Informatique
- Ingenieur
- Numérique
- Signal
Le programme
1) Théories de l'estimation et de la détection
Rappels de probabilités
Estimation : méthodes des moments et du maximum de vraisemblance, estimation bayésienne
Détection : tests paramétriques, test d'hypothèses
2ème JOUR (cours et travaux pratiques) :
2) Introduction aux problèmes inverses
Formulation du problème direct
Problèmes mal posés, mal conditionnés
Régularisation, pénalisation, parcimonie
Formulation probabiliste et bayésienne
Applications en déconvolution, restauration, super-résolution
3ème JOUR (cours et travaux pratiques) :
3) Classification et reconnaissance des formes
Analyse statistique de données multivariées
Classification supervisée
Classification non-supervisée
4) Décompositions matricielles et apprentissage de dictionnaire
Analyse en composantes principales
Factorisation en matrices non-négatives
Applications en séparation de source & analyse spectrale
4ème JOUR (cours et travaux pratiques) :
5) Introduction à l'optimisation déterministe et stochastique
Optimisation convexe
Optimisation sous contraintes
Optimisation lisse et non lisse
Intégration de Monte Carlo
Simulation stochastique "
Informations complémentaires
Apprentissage automatique (machine learning) pour le traitement du signal et de l’image