[PDF] Analyse Classification et Indexation des données (ACID





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LES TEXTES DE SLAM DE GRAND CORPS MALADE : UNE

Dans cette recherche le corpus sur lequel l'analyse se portera



Nouvelles catégories pour lanalyse du sens du locuteur

Ich zeige dass eine solche Analyse in der von Grice anvi- que) sont comme ceux que je viens de rappeler des exemples ? implicatures.



Analyse Classification et Indexation des données (ACID

Quel sera le prix de ce stock dans 6 mois ? ? Es-ce que ce gribouillage est un 7 ? ? Est-ce que le mail que je viens juste de recevoir est un spam ?



Exercices dentraînement (semaine 12) pour les élèves de 3e

Je viens d'avoir trente-quatre ans. Dans son autobiographie intitulée L'Age d'homme



Évaluer ses compétences Analyser sa personnalité 8

de vous constituer une base d'analyse de vos goûts de vos habiletés et de vos Je suis ouvert pour apprendre de nouvelles façons de travailler.



Bien-être au travail et performance de lentreprise : une analyse par

26 nov. 2019 Parce que ce travail de thèse a nécessité l'aide et la collaboration de plusieurs personnes je tiens à remercier toutes les personnes qui ...



Lanalyse la passe

https://www.cairn.info/load_pdf.php?ID_ARTICLE=LCDD_077_0058&download=1&from-feuilleteur=1



09-Grand-Corps-Malade_Funambule.pdf

Je suis un funambule j'avance loin des certitudes. Je suis un funambule j'avance loin je n'oublierai pas d'où je viens. C'est pour ce besoin d'équilibre.



2009

15 oct. 2009 La définition que je viens de rappeler voulue contraire de l'optimisme normatif des la tradition rhétorique



GRAND CORPS MALADE - Je viens de là - Fiche d'étudiant

Regardez une première fois le clip vidéo de la chanson « Je viens de là » de Grand Corps Malade sur Internet sans lire les paroles de la chanson Questions préliminaires 1 Décrivez le cadre de la vidéo Où a-t-elle été tournée ? 2 Quel est le sujet de la chanson ? 3 Qui sont les personnages dans la vidéo ?



Je Viens De Là - Grand Corps Malade

J’viens de là où dès douze ans la tentation t'fait des appels Du business illicite et des magouilles à la pelle J’viens de là où il est trop facile de prendre la mauvaise route Et pour choisir son chemin faut écarter pas mal de doutes J’viens de là où la violence est une voisine bien familière;

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Analyse, Classication et Indexation des donnees

(ACID)

Introduction, denitions, ...

Akka Zemmari

LaBRI, Universite de Bordeaux

2021 - 2022

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Machine Learning ?

Pour demystier la chose :

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

C'est quoi le Machine Learning

I "The goal of machine learning is to build computer systems that can adapt and lea rn from their exp erience."- T om

Dietterich

I To lea rn : to acquire knowledge by study, experience or being taught. I

A Computer program is said to learn by

exp erienceE with respect to class of tasks T p erformancemeasure P , if the performance at the task T, measured b yp erformanceP , improves by experience E Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

C'est quoi le Machine Learning

I task to b eaddressed b ythe system (e .g.recognizing handwritten characters) I performance measure to evaluate the lea rnedsystem (e.g. number of misclassied characters) I training experience to train the lea rningsystem (e.g. lab elled handwritten characters) Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

C'est quoi le Machine Learning

I

Traditional ProgrammingI

Machine Learning

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Quelques Exemples

I A partir des donnees medicales (sur 20 ans) sur des patients, peut-on dire si un patient risque d'avoir une crise cardiaque dans les 2,3 prochaines annees ? Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Quelques Exemples

I On dispose de donnees cliniques sur 20 ans. Un patient risque-t-il d'avoir une attaque cardiaque dans les 5 prochaines annees ? I

Quel sera le prix de ce stock dans 6 mois ?

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Quelques Exemples

I On dispose de donnees cliniques sur 20 ans. Un patient risque-t-il d'avoir une attaque cardiaque dans les 5 prochaines annees ? I

Quel sera le prix de ce stock dans 6 mois ?

I

Es-ce que ce gribouillage est un 7 ?

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Quelques Exemples

I On dispose de donnees cliniques sur 20 ans. Un patient risque-t-il d'avoir une attaque cardiaque dans les 5 prochaines annees ? I

Quel sera le prix de ce stock dans 6 mois ?

I

Es-ce que ce gribouillage est un 7 ?

I Est-ce que le mail que je viens juste de recevoir est un spam ? Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Quelques Exemples

I On dispose de donnees cliniques sur 20 ans. Un patient risque-t-il d'avoir une attaque cardiaque dans les 5 prochaines annees ? I

Quel sera le prix de ce stock dans 6 mois ?

I

Es-ce que ce gribouillage est un 7 ?

I Est-ce que le mail que je viens juste de recevoir est un spam ? I Est-ce que je peux regrouper des consommateurs ? Des mots ? Des genes ? Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Et plus recemment ... leDeep ...

Reconnaissance video

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Et plus recemment ... leDeep ...

Reconnaissance vocale

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Et plus recemment ... leDeep ...

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Competences necessaires

Pour faire du Machine Learning, on a besoin de :

Mathematiques, Algorithmique, Programmation ...

Sinon, on risque d'utiliser le ML comme ...

... une "black box" ... Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Competences necessaires

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Etapes a suivre pour concevoir un systeme ML

1.

F ormaliserla t ^ached'app rentissage.

2.

Collecter les donn ees.

3.

Extraire les ca racteristiques(features).

4. Choisir la b onneclasse de mo delesd'app rentissage. 5.

Entra ^nerle mo dele.

6.

Evaluer le modele.

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Modeles d'apprentissage

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Modeles d'apprentissage

I

Apprentissage supervise

I

Supervision

: les donn eesd'app rentissage(observations) sont accompagnes par les labels indiquant leurs classes. I Les nouvelles donnees sont classiees en se basant sur le training set. Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Apprentissage supervise

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Modeles d'apprentissage

I

Apprentissage non supervise

I Le label de classe des elements observes (training set) n'est pas connu I Le but est de deceler l'existence de classes ou groupes dans les donnees. Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Apprentissage non supervise

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Apprentissage supervise vs non supervise

Plus formellement :

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID) Evaluation d'un modele d'apprentissage (classieur)

Methode generale :

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID) Evaluation d'un modele d'apprentissage (classieur) I

Si l'ensemble de donnees est susamment grand :

Decouper le dataset en deux sous-ensemble :

T rainingSet

(80%)et T estSet ( 20%).I

Sinon, utiliser la

cross-validation Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID) Evaluation d'un modele d'apprentissage (classieur) I

Si l'ensemble de donnees est susamment grand :

Decouper le dataset en deux sous-ensemble :

T rainingSet

(80%)et T estSet ( 20%).I

Sinon, utiliser la

cross-validation Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID) Evaluation d'un modele d'apprentissage (classieur)

Cross-validation :

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID) Evaluation d'un modele d'apprentissage (classieur)

Matrice de confusion (cas binaire) :Actual class

(Observation)Predicted class (Expectation)TPFP FNTN

Table:

P arametresd' evaluation.I

TP : True Positive

I

FP : False Positive

I

FN : False Negative

I

TN : True Negative

Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Metriques d'evaluation

Classication binaire :Accuracy

Il s'agit de la fraction des exemples bien classes par rapport a toutes les predictions :

Acc=TP+TNTP+TN+FP+FNProbleme

I Si les deux classes sont fortement desequilibrees, alors cette mesure n'apporte pas d'information pertinente ...I Les predictions sont dominees par la classe dominante IMettre tous les exemples dans la classe dominante permet d'obtenir une grande accuracyIUne solution possible : reequilibrer les co^uts (e.g. chaque element de la classe positive compte pour N/P ou N=TN+FP et P=TP+FN) Analyse, Classication et Indexation des donnees (ACID)

Metriques d'evaluation

Classication binaire :Accuracy

Il s'agit de la fraction des exemples bien classes par rapport a toutes les predictions :

Acc=TP+TNTP+TN+FP+FNProbleme

I Si les deux classes sont fortement desequilibrees, alors cette mesure n'apporte pas d'information pertinente ...I Les predictions sont dominees par la classe dominante IMettre tous les exemples dans la classe dominante permet d'obtenir une grande accuracyIUne solution possible : reequilibrer les co^uts (e.g. chaquequotesdbs_dbs44.pdfusesText_44
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