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Apprentissage supervisé Fabrice Rossi TELECOM ParisTech Mai Juin CPlan Introduction et modélisation mathématique Apprentissage supervisé Qualité d ? un modèle Régression Régression linéaire Régularisation Non linéaire Discrimination Moindres carrés Analyse discriminante Maximisation de la marge Non linéaire Sélection de modèle F Rossi CPlan Introduction et modélisation mathématique Apprentissage supervisé Qualité d ? un modèle Régression Régression linéaire Régularisation Non linéaire Discrimination Moindres carrés Analyse discriminante Maximisation de la marge Non linéaire Sélection de modèle F Rossi Introduction et modélisation mathématique CApprentissage automatique Dé ?nition informelle observations d ? un phénomène construction d ? un modèle de ce phénomène prévisions et analyse du phénomène gr? ce au modèle le tout automatiquement sans intervention humaine F Rossi Introduction et modélisation mathématique CApprentissage automatique Dé ?nition informelle observations d ? un phénomène construction d ? un modèle de ce phénomène prévisions et analyse du phénomène gr? ce au modèle le tout automatiquement sans intervention humaine Modélisation mathématique observations d ? un phénomène ?? des données zi ?? Z F Rossi Introduction et modélisation mathématique CApprentissage automatique Dé ?nition informelle observations d ? un phénomène construction d ? un modèle de ce phénomène prévisions et analyse du phénomène gr? ce au modèle le tout automatiquement sans intervention humaine Modélisation mathématique observations d ? un phénomène ?? des données zi ?? Z deux grandes catégories de données cas non supervisé ? pas de structure interne à z ? classi ?cation règles d ? association etc F Rossi Introduction et modélisation mathématique CApprentissage automatique Dé ?nition informelle observations d ? un phénomène construction d ? un modèle de ce phénomène prévisions et analyse du phénomène gr? ce au modèle le tout automatiquement sans intervention humaine Modélisation mathématique observations d ? un phénomène ?? des données zi ?? Z deux grandes catégories de données cas non supervisé ? pas de structure interne à z ? classi ?cation règles d ? association etc cas supervisé ? z x y ?? X ? Y ? modélisation du lien entre x et y ? pour faire des prévisions connaissant x on prédit y F Rossi Introduction et modélisation mathématique CApprentissage supervisé discrimination classement ? Y q q classes d ? objets ? prévision placer une nouvelle observation x dans une des q classes ? applications diagnostic médical malade sain reconnaissance de caractères etc F Rossi Introduction et modélisation mathématique CApprentissage supervisé discrimination classement ? Y q q classes d ? objets ? prévision placer une nouvelle observation x dans une des q classes ? applications diagnostic médical malade sain reconnaissance de caractères etc ranking scoring ? apprendre un ordre sur un ensemble d ? objets ? prévision donner des objets intéressants grands au sens de l ? ordre dire si un objet est plus intéressant qu ? un autre donne un score d ? intérêt à un objet ? Y pour intéressant pour inintéressant ? autres choix possibles pour Y par ex R ou tout ensemble ordonné ? applications recherche d ? informations page rank de Google suggestions amazon net