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A47 - Apprentissage automatique et fouille de données avec Python- 14H

Volume horaire total 14h

Responsables

Adrien GUILLE, MCF, Université Lumière Lyon 2 & ERIC EA 3083

Pré-requis

- Maîtrise d’un langage de programmation, de préférence Python
- Connaissances basiques en statistiques
-
Compte Google pour accéder à l’environnement de travail en ligne, gratuit, Google Colaboratory (https://colab.research.google.com).


 

Objectifs

    - Apprendre à modéliser un problème de classification supervisée ou non supervisée.
    - Élaborer un protocole expérimental pour comparer différentes méthodes et le mettre en œuvre avec Python à l’aide de la bibliothèque scikit-learn (scikit-learn.org).

Contenu

Méthodes présentées :
- Classification supervisée : méthode des k plus proches voisins, régression logistique, classifieur bayésien naïf, protocole d’évaluation
- Classification non-supervisée : méthode des k moyennes
- Réduction de dimension : analyse en composantes principales
Mises en applications :
- Données numériques classiques
- Données textuelles

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