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Diversité scientifique et technologique
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5PMSAST6 : Apprentissage Statistique - WPMBDAS9

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  • Volumes horaires

    • CM : 12.0
    • TD : 0
    • TP : 12.0
    • Projet : 0
    • Stage : 0
    Crédits ECTS : 3.0

Objectifs

Introduction à la théorie de la prédiction statistique (régression/classification)

  • Présentation de modèles/algorithmes pour l’apprentissage supervisé/non supervisé
  • Illustration de ces algorithmes sur différents jeux de données
    (intelligence artificielle, bioinformatique, vision, etc ...)

Contenu

  • Introduction générale à la théorie de la prédiction (régression/classification)
  • Approches génératives : analyses discriminantes, hypothèses bayésien naïf
  • Approches discriminatives : régression logistique
  • Approches prototype : machines à vecteurs support (SVM)
  • Classification non supervisé (kmeans et modèle de mélanges)
  • Apprentissage de dictionnaires / Reconstruction parcimonieuse
  • Séparation de Sources


Prérequis

Notions élémentaires de probabilités/statistiques, filtrage

Contrôles des connaissances

Semestre 9 - L'examen existe uniquement en anglais 

Rapport de BE
Examen écrit (2h)



Rapport de BE : 50%
Examen Ecrit : 50%

Informations complémentaires

Semestre 9 - Le cours est donné uniquement en anglais EN

Cursus ingénieur->Double Diplôme BIOMED - Structural->Semestre 9
Cursus ingénieur->Masters->Semestre 9
Cursus ingénieur->Double-Diplômes Ingénieur/Master->Semestre 9
Cursus ingénieur->Master NN Nano Biologie Structurale->Semestre 9

Bibliographie

  • Trevor Hastie, Robert Tibshirani et Jerome Friedman (2009), "The Elements of Statistical Learning," (2nd Edition) Springer Series in Statistics
  • Christopher M. Bishop (2006), "Pattern Recognition and Machine Learning," Springer
  • Richard O. Duda, Peter E. Hart et David G. Stork (2001), "Pattern classification," (2nd edition) Wiley

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mise à jour le 18 mars 2019

Grenoble INP Institut d'ingénierie Univ. Grenoble Alpes