Stage LIESSE
|
|
Apprentissage statistique avec Python
|
N.B.: Ces
descriptif et programme sont
donnés à
titre indicatif et peuvent évoluer.
Table des
matières
Nouveautés
- 04/05/17 : clôture des inscriptions : 19 inscrits.
- 31/01/17 : création de cette fiche.
Informations
générales
- Thème
: Introduction à l'apprentissage statistique (Machine Learning) avec Python
- Date de la session : Jeudi 11 Mai 2017
- Type de stage
: Cours et travaux pratiques sous Python (par groupe(s) de 20 personnes)
- Auditoire
attendu : les professeurs de mathématiques supérieures et
spéciales, en mathématiques, physique, chimie, informatique et sciences de l'ingénieur.
Inscription libre
mais obligatoire, voir ci-dessous.
- Lieu
: Télécom ParisTech, 46, rue Barrault, 75013 Paris (comment
venir?).
- Volume
horaire et programmation
: voir ci-dessous
- Responsable
pédagogique : Slim Essid
- Contact
: liesse@telecom-paristech.fr
- Intervenants :
Slim Essid, enseignant-chercheur au département TSI de Télécom ParisTech.
- Page Web de
présentation : maintenue
par Télécom ParisTech
- Seuil
d'ouverture / Numerus clausus : 10 / 20
- Inscription
(libre mais obligatoire) : Inscription de préférence en ligne ici ou par
mél à liesse@telecom-paristech.fr
Synopsis
Ce stage a pour
objectif de présenter à des personnes déjà à l'aise en Python,
notamment en Python scientifique avec numpy, les bases de
l'apprentissage statistique, le "machine learning". Y seront présentés
les concepts de bases de l'apprentissage et des algorithmes classiques
pour la classification, la régression, la réduction de dimension et le
clustering. Le stage sera organisé sous forme de cours (matin) et mise
en pratique l'après midi sur données réelles (images et textes).
Programme
-
Matin
- 9h30 - 9h45 Accueil (Hall Barrault)
- 9h45 - 10h00 Présentation de
la journée
- 10h00 - 12h30 Cours et travaux pratiques sur l'apprentissage supervisé (k plus proches voisins, Bayes naïf, régression logistique)
- 12h30 Déjeuner
-
Après-midi
- 14h00 - 17h00 Cours et travaux pratiques sur l'apprentissage non-supervisé (k-moyennes, PCA, NMF)
- 17h00 Clôture
Documents
- Supports de cours et solutions des projets : en ligne ici.
- Notebooks : en ligne ici.
dernière
modification 4-mai-2017