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Master Recherche Informatique (MRI, Lille 1)

Informations sur les cours d'apprentissage en deuxième année du master Recherche en Informatique (2009-2010).

23 septembre 2009 : séance 1/10

Introduction à la classification supervisée

  • problématique générale ;
  • exemples de tâches d'apprentissage ;
  • historique et motivations ;
  • organisation du cours.

Éléments d'un problème d'apprentissage

  • classes, exemples, hypothèses ;
  • modèles d'apprentissage ;
  • évaluations, protocoles expérimentaux ;
  • no free lunch theorem ;
  • méthodes et grands domaines de l'apprentissage.

Learning as search

  • relation de subsomption ;
  • structuration de l'espace de recherche ;
  • espace des versions ;
  • définition et nécessité des biais ;
  • compromis biais/variance.

30 septembre 2009 : séance 2/10

Learning as search (fin)

  • Vapnik-Chervonenkis (dimension, borne sur l'erreur) ;
  • bilan

Généralités sur le codage attributs-valeurs

Arbres de décision

  • formalisme
  • algorithme d'apprentissage ;
  • discussion.

Techniques à base de moindres généralisés

  • introduction

7 octobre 2009 : séance 3/10

Techniques à base de moindres généralisés

  • formalisme
  • algorithme d'apprentissage DLG ;
  • algorithme d'apprentissage GloBo ;
  • variations sur le bruit et sur les moindre généralisés multiples ;
  • comparaisons expérimentales et discussion.

Cadre PAC

  • protocole d'apprentissage avec oracle ;
  • notions de PAC-apprenabilités (faible et forte).

14 octobre 2009 : séance 4/10

Cadre PAC

  • protocole d'apprentissage avec oracle ;
  • définition de la PAC-apprenabilité (forte) ;
  • preuve d'apprenabilité pour les rectangles ;
  • notion d'apprenabilité faible ;
  • preuve de boosting.

21 octobre 2009 : séance 5/10

Méthodes de combinaison

  • technique du bagging, random forests ;
  • algorithme AdaBoost, boosting de stumps et de moindres généralisés ;
  • productions aléatoires ;
  • discussion sur les méthodes d'ensemble.

28 octobre 2009 : pause

4 novembre 2009 : séance 6/10

Inférence grammaticale : généralités

  • éléments de théorie des langages ;
  • inférence grammaticale ;
  • apprentissage à la limite.

Inférence grammaticale : apprendre par positifs seuls

  • algorithme de Fernau pour les expressions régulières ;
  • algorithme CRX pour l'inférence de DTD ;
  • algorithme k-TSSI pour les automates k-TSS ;
  • algorithme ZR pour les automates 0-réversibles, échantillon caractéristique ;
  • algorithme de Frédéric Tantini pour les boules de mots.

11 novembre 2009 : férié

18 novembre 2009 : séance 7/10

Inférence grammaticale : apprendre par positifs seuls

  • preuve d'apprentissage à la limite pour les 0-réversibles.

Inférence grammaticale : apprendre avec informateur

  • algorithme RPNI ;
  • combinaisons d'automates moindres généralisés.

25 novembre 2009 : séance 8/10

Programmation Logique : rappels

  • terminologie ;
  • programmes Prolog.

Programmation Logique Inductive : principes

  • tests de subsomptions ;
  • opérateurs (généralisation, spécialisation) ;
  • moindre généralisé sous theta-subsomption ;
  • problèmes d'ILP

2 décembre 2009 : séance 9/10

Programmation Logique Inductive : méthodes

  • FOIL ;
  • combinaisons de moindres généralisés.

Activités de recherche

  • l'équipe-projet INRIA Mostrare ;
  • autres activités (GRAppA, vie artificielle, etc.).

9 décembre 2009 : pause (révisions)

16 décembre 2009 : interrogation

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