Une introduction au Machine Learning
DE QUOI PARLE-T-ON ? < Intelligence artificielle (IA/AI). < Machine Learning / Apprentissage automatique. < Deep Learning / Réseaux de neurones.
Introduction au Machine Learning Chloé-Agathe Azencott
machine learning à les formaliser
PRÉSENTATION DU MACHINE LEARNING
30 juil. 2018 Dans le cas d'un programme informatique qui est celui qui nous intéresse dans cet ouvrage
Introduction au Machine learning et à la classification supervisée
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MACHINE LEARNING AVEC SCIKIT-LEARN
Lorsqu'on leur parle de « Machine Learning » que l'on traduit en français par. « apprentissage automatique »
Machine learning et Data Mining - Introduction
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Installer Python Anaconda : le meilleur outil de Machine Learning apprentissage en vous fournissant des exemples de traductions français-
Introduction à l"apprentissage automatique
Frédéric SUR
sur@loria.fr https://members.loria.fr/FSur/Tronc commun scientifique FICM 2A
École des Mines de Nancy
2022-2023Machine Learning Captcha
https://xkcd.com/2228/Table des matières
À l"attention des étudiants FICM 2A
51 Introduction9
1.1 Qu"est-ce que l"apprentissage automatique?
91.2 Les données
101.3 Apprentissage non-supervisé
111.4 Apprentissage supervisé
131.5 Pour approfondir...
192 Deux limites fondamentales de l"apprentissage
232.1 La malédiction de la dimension
232.2 Dilemme biais-fluctuation
282.3 Pour approfondir...
333 Problèmes de partitionnement
393.1 Méthodes hiérarchiques
393.2 Partitionnement enK-moyennes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2
3.3 Méthodes de partitionnement basées sur la densité
483.4 Pour approfondir...
524 Théorie statistique de la décision
554.1 Minimisation du risque de prédiction
554.2 Pour approfondir...
615 Estimation de densités de probabilité
635.1 Méthodes non-paramétriques
635.2 Méthodes paramétriques
665.3 Le retour de la malédiction de la dimension
715.4 Pour approfondir...
736 Mise en uvre du classifeur de Bayes
756.1 Classifieur naïf de Bayes
756.2 Régression logistique
776.3 Classification au sens desPplus proches voisins. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.4 Résumé : mise en uvre du classifieur de Bayes
816.5 Pour approfondir...
827 Méthodes ensemblistes :baggingetboosting85
7.1 Méthodes ensemblistes, classifieurs faibles et forts
857.2 Techniques debagging. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .86
7.3 Techniques deboosting. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 2
7.4 Pour approfondir...
988 Machines à vecteurs supports
998.1 Notion de marge maximale
998.2 Marge souple et variables d"écart
1 038.3 Astuce du noyau
1 058.4 Retour sur les classifieurs du cours
1 118.5 Régression à vecteurs supports
1 158.6 Pour approfondir...
1 189 Les réseaux de neurones artificiels
1239.1 Le perceptron (neurone artificiel)
1 239.2 Perceptron multicouche ou réseau de neurones artificiels
1 299.3 Expressivité des réseaux de neurones artificiels
1 359.4 Apprentissage et rétropropagation
1 369.5 Problème du sur-apprentissage
1 439.6 Conclusion sur les réseaux de neurones pré-2012...
1 439.7 Pour approfondir...
1 4410 Introduction aux réseaux de neurones convolutifs et à l"apprentissage profond
14510.1 Le retour des réseaux de neurones
1 4510.2 Réseaux de neurones convolutifs
1 4610.3 L"exemple de VGG16
1 5110.4 Apprentissage par transfert et réglage fin
1 5210.5 Pour approfondir...
1 53A Quelques résultats utiles
155A.1 Inégalités de Hoeffding
1 55A.2 Dérivation des fonctions composées
1 55 A.3 Matrices symétriques, classification des quadriques et coniques 1 56B Rappels d"optimisation
161B.1 Éléments d"optimisation convexe
1 61B.2 Dualité de Wolfe
1 63 B.3 Optimisation numérique par algorithme de descente 1 64Index169
À l"attention des étudiants FICM 2A
Objectifs pédagogiquesLe but de ce cours est de permettre la compréhension des enjeux scientifiques et techniques de l"intelligence artificielle, ainsi que la mise en uvre pratique d"algorithmes d"apprentissage. Le volume horaire disponible étant limité, le panorama que nous dresserons sera représentatif mais nécessairement partiel. Nous aborderons des ques- tions théoriques permettant de comprendre les limites fondamentales de l"apprentissage,l"exposition de quelques modèles, des éléments de méthodologie, et la pratique dans un en-
vironnement de programmation très utilisé en milieu académique et industriel (carnetsJu- pyteret bibliothèque Pythonscikit-learn).Le cours s"adresse à tous les élèves FICM, quelque soit leur département. Il ne s"agit pas
d"un cours de mathématiques ou d"informatique. L"apprentissage automatique est à présentà interagir avec des spécialistes, voire à décider du déploiement d"une " solution IA ». Bon
nombre d"entre vous approfondirez le sujet dans des cours spécialisés ou même dans des M2dédiés, et consoliderez les aspects mathématiques, informatiques, ou applicatifs selon votre
domaine de prédilection. PolycopiéCe document constitue les notes du coursIntroduction à l"apprentissage auto- matiquedu tronc commun scientifique 2A de Mines Nancy. Il expose les aspects fondamen- taux que vous devrez étudier en autonomie avant de participer au cours magistral et aux travaux pratiques.Le polycopié est écrit dans l"optique d"être utile à tous. À ce titre, il couvre volontaire-
ment plus de sujets que ce qui sera discuté en cours ou évalué au test. Il contient des dé-
monstrations, des approfondissements, ou des suggestions de lectures complémentaires qui pourront servir dans le cadre d"un projet 2A ou 3A, parcours recherche, cours de M2, ou, plus simplement, susciteront la curiosité. Pour faciliter la lecture, les paragraphes facultatifs sontnon traités ou facultatifs ne figurent pas dans la version imprimée par souci d"économie. Ladernière version du polycopié est téléchargeable sur la page Arche ainsi qu"à l"URL suivante :
Certaines figures sont plus lisibles en couleurs dans le document pdf en ligne. Vous vous rendrez compte que le polycopié ne se suffit pas à lui-même : les exemples vusen cours et les travaux pratiques facilitent souvent la compréhension. N"hésitez pas à revenir
au polycopié après la séance de cours.Je souhaite remercier les collègues s"étant succédé dans l"équipe enseignante pour leur
relecture attentive et les suggestions d"ajouts ou de clarifications. PageArcheducoursLe calendrier, les supports de cours, les sujets de TP et leur correction, ainsi que les passages à lire en prévision de chaque séance seront disponibles sur la page Arche du cours. Une heure de lecture attentive est à prévoir avant chaque séance. BibliographieLe cours s"appuie essentiellement sur les ouvrages suivants : 1. C. B ishop,Pattern recognition and machine learning, Springer, 2006 2. T .H astie,R .T ibshirani,J. F riedman,The elements of statistical learning, 2nd edition,Springer 2008.
3. B .E fronan dT .H astie,Computer age statistical inference, Cambridge Univ. Press, 2016 4. I. G oodfellow,Y .B engio,A. C ourville,Deep learning, MIT Press, 2016.Ils sont disponibles à la médiathèque et font partie des documents à consulter si vous sou-
haitez approfondir les sujets traités :http://bu.univ-lorraine.fr/. Le document suivant est un aide-mémoire très utile de résultats mathématiques de pre- mier cycle ou de cours de tronc commun de première année à Mines Nancy : G. Thoma s,Mathematics for machine learning, Univ. of California at Berkeley, 2018. Pour faciliter la lecture de ces ouvrages et d"autres ressources, le vocabulaire de la littéra- ture anglo-saxonne est indiqué en italique tout au long du polycopié. Chaque chapitre se conclut par des suggestions de lecture. Les articles peuvent être trou- ment évoqués dans le document ou que vous jugerez nébuleux : de nombreuses ressourcespertinentes sont disponibles en ligne et il est toujours intéressant de voir différentes présen-
tations du même sujet. ÉvaluationLe cours cherchant à satisfaire des aspirations diverses, vous pouvez légitime- ment vous demander sur quels éléments portera l"évaluation. Une note de TP (sur 4 points)sera attribuée par les encadrants de TP, sur la base de votre travail en séance et des résultats
aux QCM en ligne au début de chaque séance. L"examen final (sur 16 points) aura pour ob- jectif de vérifier la compréhension des grands principes de l"apprentissage, des principaux algorithmes, et du traitement de données réelles. Vous trouverez sur Arche des sujets d"exa- men des années passées.Frédéric Sur
2 janvier 2023
(première version de ce document : janvier 2020)Notations
Dans ce document, les vecteurs figurent en gras et les matrices en lettres capitales. On identifiera souvent un vecteur et la matrice colonne le représentant.Voici les principales notations utilisées :
l epr oduitscalair eeu clidiende d euxv ecteursxetyest notéx·y. Rappelons que si les composantes de ces vecteurs sontx=(x1,x2,...xd) ety=(y1,y2,...,yd), alorsx·y=Pd i=1xiyi;l an ormeeucli dienned "unv ecteurxest notée∥x∥2. Elle vérifie∥x∥22=x·xet pour tous
vecteursxetyet scalaireλ∈R,∥x+λy∥22=∥x∥22+∥y∥22+2λx·y;
l at ransposéed "unema triceAest notéAT; l edét erminantd "unemat ricec arréeAest noté|A|; l "inversed "unem atricecarrée i nversibleBest notéB-1; l eca rdinald "unens emblefi niSest noté #S; l "espéranced "unev ariablea léatoireXest notéeE(X); l orsqu"onchercheàoptimiserunefonctionf,onnotera argminxf(x) ou argmaxxf(x) une valeur dexoùf(x) atteint son minimum ou maximum (" la » valeur dans le cas d"un extremum unique).Chapitre1
Introduction
Ce chapitre introduit le vocabulaire de l"apprentissage automatique (machine learning dans la littérature anglo-saxonne). La discipline étant relativement récente et en mutation constante, le vocabulaire évolue et est sujet à des abus de langage, en particulier lorsqu"on francise des termes techniques issus de la littérature scientifique en langue anglaise. L"objec- tif de cette introduction est également de dresser un panorama de l"apprentissage et d"expli- citer l"articulation entre les chapitres du cours. 1.1Q u"est-ceque l "apprentissagea utomatique?
La définition de l"apprentissage automatique selon Wikipedia (octobre 2022) est : "L"apprentissage automatique (en anglaismachine learning, littéralement "ap- prentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d"étude de l"intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d" " ap- prendre» à partir de données, c"est-à-dire d"améliorer leurs performances à ré- soudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus lar- gement, il concerne la conception, l"analyse, l"optimisation, le développement et l"implémentation de telles méthodes. On parle d"apprentissagestatistiquecar l"apprentissage consiste à créer un modèle dont l"erreurstatistique moyenneest la plus faible possible.»L"objectif du cours est de donner un sens à cette définition : que signifie "apprendre» à partir
de données, ou "ne pas être explicitement programmé» pour résoudre une tâche? Voici trois exemples de problèmes relevant de l"apprentissage automatique. Exemple 1.1Supposons que l"on dispose d"une collection d"articles de journaux. Comment identifier des groupes d"articles portant sur un même sujet?CHAPITRE 1. INTRODUCTION 10
Exemple 1.2
Supposons que l"on dispose d"un certain nombre d"images représentant des chiens, et d"autres représentant des chats. Comment classer automatiquement une nouvelle image dans une des catégories "chien» ou "chat»?Exemple 1.3 Supposons que l"on dispose d"une base de données regroupant les caractéristiques de d"occupants, montant des frais de chauffage. Comment prédire la facture de chauffage àpartirdesautrescaractéristiquespourunlogementquin"appartiendraitpasàcettebase?Trois grandes approches relèvent de l"apprentissage automatique : l"apprentissage su-
pervisé, l"apprentissage non-supervisé, et l"apprentissage par renforcement. Bien entendu, cette classification est sujette à discussion, l"apprentissage semi-supervisé ou l"apprentis- sage faiblement supervisé (par exemple) apparaissant aux interfaces de ces approches. Ce cours traite les deux premiers aspects de l"apprentissage, et pas l"apprentissage par renforce- ment qui relève d"autres méthodes mathématiques et algorithmiques. Dans l"exemple 1, on cherche à regrouper les articles portant sur un même sujet, sans disposer d"exemples d"ar-quotesdbs_dbs26.pdfusesText_32[PDF] apprentissage automatique pdf
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