Apprentissage, réseaux de neurones et modèles graphiques

Public et conditions d'accès
Cet enseignement s'adresse aux auditeurs souhaitant acquérir des connaissances sur la modélisation à partir des données pour la reconnaissance des formes et la fouille de données (data mining).
Prérequis obligatoires : avoir suivi la première partie du cycle spécialisation de l'EICNAM ou avoir le niveau M1 (Bac + 4). Il est fortement recommandé d'avoir suivi au préalable l'UE RCP208 « Reconnaissance des formes et méthodes neuronales ».

Objectifs pédagogiques
Ce cours présente des méthodes de modélisation décisionnelle à partir des données, notamment à travers les machines à vecteurs supports (SVM), les réseaux de neurones profonds, et la prédiction structurée, en vue de leur utilisation dans des applications réelles.
L'apprentissage automatique permet de construire, à partir des données empiriques, des modèles pour la prise de décision. Les méthodes abordées ont de très nombreuses applications dans des domaines aussi divers que l'assurance qualité, le diagnostique médical, les véhicules autonomes, la bio-ingénierie, la climatologie, la sécurité environnementale, le marketing, la gestion de la relation client, la recherche d'information, etc.

Compétences visées
Modélisation décisionnelle à partir de données, avec application à la reconnaissance de formes et à la fouille de données.

Mots-clés
Régression linéaire
Série chronologique
Machines à vecteurs support
Modélisation quantitative
Analyse statistique des données
Data mining
Modélisation statistique
Prévision
Reconnaissance des formes