Reconnaissance de formes et classification
Formation
À Cesson Sevigne
Description
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Typologie
Formation
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Lieu
Cesson sevigne
Il s’agit d’un panorama des méthodes de reconnaissance de formes et de classification les plus utilisées. En effet, la facilité actuelle à collecter des données permet la constitution de bases de données de plus en plus volumineuses. Ces données peuvent alors être utilisées pour l'extraction d’information et de connaissances en vue de prise de décision ou d'aide à la décision. Il s'agit donc d’étudier de manière détaillée les méthodes de référence afin de permettre leur utilisation effective dans des applications industrielles.
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
Les Avis
Le programme
- Introduction
- Exemples introductifs, applications en reconnaissance de formes
- Différents types d'approches en classification et apprentissage (supervisé, non supervisé, semi-supervisé, partiellement supervisé, etc.)
- Problèmes récents (big data, grandes dimensions, non-linéarités, etc.)
- Classification supervisée
- Analyse discriminante, arbres de décision
- Méthodes à noyaux, Support Vector Machines (SVM)
- Régression logistique, classification sur composantes ACP ou PLS
- Classification non-supervisée
- Classification hiérarchique et arbres
- Moyennes mobiles (k-means), nuées dynamiques
- Modèles de mélange et algorithmes de type EM (Expectation-Maximization)
- Cas d'un grand nombre de variables
- Prise en compte d'a priori
- Modèles parcimonieux
- Exemples d'applications
Reconnaissance de formes et classification
