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Ml intro 1 Faculté des Sciences de Tunis Leila Ben Othman LCS Année universitaire - CIntroduction au Machine Learning Apprentissage Automatique CPlan Introduction Contexte Motivation Pourquoi faire du Machine C learning Dé nition Applications du Machine L

Faculté des Sciences de Tunis Leila Ben Othman LCS Année universitaire - CIntroduction au Machine Learning Apprentissage Automatique CPlan Introduction Contexte Motivation Pourquoi faire du Machine C learning Dé nition Applications du Machine Learning Les méthodes C L'apprentissage supervisé Supervised Learning Classi cation Régression L'apprentissage non supervisé Unsupervised Learning Regroupement - E Clustering Règles d'association Les étapes Di cultés de l'apprentissage automatique C C Introduction Contexte Contexte ? Intelligence arti cielle IA ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l'intelligence humaine raisonnement apprentissage ? Machine Learning Apprentissage C Automatique est un champ d'étude de l'intelligence arti cielle qui se base sur des approches mathématiques et statistiques Leila Ben Othman FST - CIntroduction Motivation Motivation les données Data ? Augmentation exponentielle de la quantité de données structurées et non structurées Email chat blog web musique photo vidéo etc ? Twitter M tweets jour teraoctet ? Facebook terabytes jour ? Youtube h of videos minute ? millions of e-mails seconde ? Augmentation de la capacité de stockage et de la puissance de calcul Leila Ben Othman FST - CIntroduction Pourquoi faire du Machine learning Pourquoi faire du Machine learning Problème à résoudre ? deux situations B On conna? t le calcul à e ectuer pour résoudre notre problème On ne conna? t pas le calcul qui résout notre problème Comment ? Reconna? tre un visage sur une photo ? Prédire le cours de la bourse ? Reconna? tre des B chi res écrits à la main à partir d'une image scannée ? Déterminer une typologie des clients d'une banque ?? Il est facile d'avoir une base de données regroupant de nombreuses instances du problème Solution Machine Learning Leila Ben Othman FST - CIntroduction Pourquoi faire du Machine learning Pourquoi faire du E Machine learning ? On utilise le machine learning lorsqu'il est di cile ou C impossible de dé nir les instructions explicites à donner à un ordinateur pour résoudre un problème mais que l'on dispose de nombreux exemples illustratifs ? L'apprentissage automatique consiste alors à programmer des algorithmes permettant d'apprendre automatiquement de données et d'expériences passées et cherchant à résoudre au mieux un problème donné Leila Ben Othman FST - C C C Introduction Dé nition Machine Learning Dé nition ? L'apprentissage automatique est la science de programmer les ordinateurs de sorte qu'ils C puissent apprendre à partir de données Dé nition - Arthur Samuel Machine Learning is the science of getting computers to learn without being explicitly programmed C Dé nition - Tom Mitchell Étant donné une t? che T et une mesure de performance P on dit qu'un programme informatique apprend à partir d'une expérience E si les résultats obtenus sur T mesurés par P s'améliorent avec l'expérience E ?? Une machine apprend quand sa performance à faire une certaine t? che s'améliore avec de nouvelles expériences Leila Ben Othman FST - CIntroduction Applications du Machine Learning Machine Learning Applications ? Reconnaissance d'image ? Reconnaissance vocale faciale ? Conduite