Présidents de session
Introduction au Machine Learning: Introduction aux méthodes supervisées
- Aurore Lomet (CEA)
- Riccardo Finotello (CEA Paris-Saclay)
Introduction au Machine Learning: Introduction aux méthodes non supervisées
- Aurore Lomet (CEA)
- Riccardo Finotello (CEA Paris-Saclay)
Description
Introduction aux méthodes supervisées et non supervisées de machine learning
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Dr Aurore Lomet (CEA), Riccardo Finotello (CEA Paris-Saclay)20/05/2025 09:00
Cette session spécifique dédiée au Machine Learning supervisé explore les algorithmes utilisés à la base pour des problèmes de classification. Les Support Vector Machines (SVMs), les arbres de décision et méthodes d'ensemble associées sont des classes d'algorithmes intéressantes par leur explicabilité et interprétabilité. Ce cours décrit leur fonctionnement et leur utilisation.
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Dr Aurore Lomet (CEA), Riccardo Finotello (CEA Paris-Saclay)20/05/2025 13:30
Ce TP met en application les méthodes présentées la matinée : SVM, arbres de décisions et XGBoost. Il permet de se familiariser avec des bibliothèques Python très utilisées en Machine Learning, en particulier scikit-learn.
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Dr Aurore Lomet (CEA), Riccardo Finotello (CEA Paris-Saclay)21/05/2025 09:00
Cette session aborde un dernier algorithme supervisé, les K plus proches voisins (KNN), et met en lumière la problématique liée à la malédiction de la dimensionnalité. Le cours introduit ensuite les premières notions liées au Machine Learning non supervisé, et en particulier la réduction de la dimensionnalité. Elle montre des méthodes permettant de mettre en évidence des relations entre les...
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Dr Aurore Lomet (CEA), Riccardo Finotello (CEA Paris-Saclay)21/05/2025 10:30
Ce TP propose d'appliquer les méthodes abordées dans la première partie de la matinée : KNN, PCA et t-SNE.
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Dr Aurore Lomet (CEA), Riccardo Finotello (CEA Paris-Saclay)21/05/2025 13:30
Ce cours continue d'explorer les méthodes non supervisées en abordant les problématiques de clustering. Ce type d'approche a pour objectif de mettre en évidence des groupes de données présentant des similarités, et il rassemble un grand nombre de méthodes, dont les principales seront présentées dans le cadre de cette session.
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Dr Aurore Lomet (CEA), Riccardo Finotello (CEA Paris-Saclay)21/05/2025 15:00
Cette séance de TP met en application des méthodes de clustering : les K-Means, DBSCAN et les Gaussian Mixtures.
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