Introduction au machine learning

Ce module présente les concepts et outils de base du machine learning, dont l'objectif est d'extraire de l'information de données de nature quelconque (signal, image, etc.), avec ou sans modèle mathématique sous-jacent. Ce module nécessite quelques bases élémentaires en calcul matriciel et probabilités.

Bases de probabilités

Rappels de probabilités
Statistiques

modèle statistique, observations
estimateurs, risque, max de vraisemblance
performances asymptotiques


Machine learning

apprentissage supervisé

régression (lineaire, ridge/LASSO, non-linéaire)
classification (kNN, LDA, SVM)


réduction de dimension (PCA)
apprentissage non supervisé (clustering, k-means)