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C4 perceptron Perceptron ème SI ?Bassem Sellami Année universitaire CRappel ? Apprentissage automatique Généraliser de la formation aux tests CApprentissage supervisé - Généralisation ? À partir d'un ensemble d'apprentissage composé de paires de Input Tar

Perceptron ème SI ?Bassem Sellami Année universitaire CRappel ? Apprentissage automatique Généraliser de la formation aux tests CApprentissage supervisé - Généralisation ? À partir d'un ensemble d'apprentissage composé de paires de Input Target échantillonnées au hasard apprenez une fonction ou un prédicteur qui prédit bien la cible de nouvelles données ? Apprentissage supervisé Généralisation ? Soit l ? exemple d'apprentissage x y xn yn X ? Y et U données de test xn xn u X ? Apprendre f X ? Y pour généraliser de la formation aux tests CRappel L ? arbre de décision ? Doit-on jouer au tennis ou pas CRappel L ? arbre de décision ? Décomposer nos données en prenant des décisions basées sur une série de questions CRappel K-plus-proches voisins ? Choisir le nombre de k et une métrique de distance ? Trouver les k plus proches voisins de l'échantillon à classer ? Attribuer l'étiquette de classe par vote majoritaire CFocus classi ?cation linéaire ? Des notions importantes pour apprendre à classer ? Certain nombre de données d'apprentissage photos courriels etc ? Algorithme d'apprentissage comment construire le classi ?eur ? Généralisation le classi ?cateur doit classer correctement les données de test ? Formalisation rapide ? X Rd d est l ? ensemble des données appelé Input ? Y toxique non toxique ou - est l ? espace cible Target ? f X ? Y est le classi ?eur CLe perceptron Rosenblatt Motivations ? Système d'apprentissage composé par l'association d'unités de traitement simples ? E ?cacité évolutivité et adaptabilité CLe perceptron Dé ?nition ? Le perceptron est un classi ?eur linéaire ? Il peut être vu comme un réseau de neurones simpli ?é ? Il a une seule sortie à laquelle toutes les entrées sont connectées Un perceptron à entrées wikipedia CLe perceptron Principe ? A partir de l ? échantillon d ? apprentissage il faut trouver le vecteur de poids w et le biais tel que ? En associant u pour u et u ?? pour u on cherche donc avec S l ? échantillon d ? apprentissage CLe perceptron Dé ?nition du risque empirique Risque empirique w avec M l ? ensemble des exemples d ? apprentissage mal classés par le perceptron de poids w Comment apprendre le vecteur de poids Descente de gradient w t w t ?? xi ui est appelé le pas d ? apprentissage CLe perceptron L ? algorithme ? Passer en revue chaque exemple dans l ? échantillon d ? apprentissage et tester la réponse y produite par le perceptron par rapport à la réponse désirée u ? Si les deux réponses sont identiques l ? exemple est bien classé ne rien faire ? Sinon si l ? exemple est incorrectement classé en w ajouter x à w sinon retirer x ? Ré-itérer tant que qu ? il reste du temps et tant que tous les exemples ne sont pas bien classés CLe perceptron Exemple d ? apprentissage du OU logique ? Les exemples appartiennent à ? Processus ?