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Reservoir 6 PLAN DE TRAVAIL INTRODUCTION I- GENERALITE SUR LE MACHINE LEARNING II- LANGUAGE SUPERVISE - TYPE D ? ALGORITHME D ? APPRENTISSAGE SUPERVISE a- REGRESSION LINEAIRE b- REGRESSION LOGISTIQUE c- ARBRES DE CLASSIFICATION ET DE REGRESSION d- K-NN e-

PLAN DE TRAVAIL INTRODUCTION I- GENERALITE SUR LE MACHINE LEARNING II- LANGUAGE SUPERVISE - TYPE D ? ALGORITHME D ? APPRENTISSAGE SUPERVISE a- REGRESSION LINEAIRE b- REGRESSION LOGISTIQUE c- ARBRES DE CLASSIFICATION ET DE REGRESSION d- K-NN e- NAIVE BAYES CLASSIFIER - APPLICATION CONCLUSION CINTRODUCTION A la base un ordinateur ne sait faire qu ? une seule chose des calculs ce qui est bien di ?èrent de ce que nous savons faire résoudre des problèmes faire du vélo reconnaitre les objets que nous voyons autour de nous Ainsi l ? intelligence arti ?cielle représente l ? ensemble des techniques qui cherchent à élaborer des systèmes capables de simuler ce que les êtres humains font Parmi ces techniques on retrouve le machine Learning qui fonctionne tellement bien qu ? il envahi notre quotidien Il consiste à écrire un programme qui apprend à faire une tache T lorsque sa performance P s ? améliore avec une expérience Pour se faire on utilise couramment des algorithmes de Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforcemenr Learning CI- GENERALITE SUR MACHINE LEARNING QU ? EST-CE QUE LE MACHINE LEARNING Qu ? est-ce qu ? apprendre comment apprend-on et que cela signi ?e-t-il pour une machine La question de l ? apprentissage fascine les spécialistes de l ? informatique et des mathématiques tout autant que neurologues pédagogues philosophes ou artistes Une dé ?nition qui s ? applique à un programme informatique comme à un robot un animal de compagnie ou un être humain est celle proposée par Fabien Benureau L ? apprentissage est une modi ?cation d ? un comportement sur la base d ? une expérience ? Dans le cas d ? un programme informatique qui est celui qui nous intéresse dans cet ouvrage on parle d ? apprentissage automatique ou machine Learning quand ce programme a la capacité d ? apprendre sans être programmé Cette dé ?nition est celle donnée par Arthur Samuel On peut ainsi opposer un programme classique qui utilise une procédure et les données qu ? il reçoit en entrée pour produire en sortie des réponses à un programme d ? apprentissage automatique qui utilise les données et les réponses a ?n de produire la procédure qui permet d ? obtenir les secondes à partir des premières Pourquoi utiliser le machine Learning Le machine Learning peut servir à résoudre des problèmes ? que l ? on ne sait pas résoudre comme dans l ? exemple de la prédiction d ? achats ci-dessus ? que l ? on sait résoudre mais dont on ne sait formaliser en termes algorithmiques comment nous les résolvons c ? est le cas par exemple de la reconnaissance d ? images ou de la compréhension du langage naturel ? que l ? on sait résoudre mais avec des procédures beaucoup trop gourmandes en ressources informatiques c ? est le cas par exemple de la prédiction d ? interactions entre molécules de grande taille pour lesquelles les simulations sont très lourdes Le machine Learning est donc utilisé quand les données