Compréhension et pratique de méthodes d'analyse des données multidimensionnelles, de reconnaissance des formes et de fouille de données.
Applications, nature des problèmes de modélisation et spécificités des données
Analyse des données, réduction de dimension : méthodes factorielles
Classification automatique
Estimation de densités
Cartes de Kohonen
Imputation des données manquantes
Classement et régression sans construction de modèle
Perceptrons multi-couches pour le classement et la régression
Chaque séance de cours est suivie d'une séance de TP permettant de mettre en œuvre les méthodes présentées.
Les TP sont réalisés en utilisant la plateforme Scikit-learn. Une introduction au langage Python et à Scikit-learn est prévue lors des premières séances de TP.
Analyse des données, réduction de dimension : méthodes factorielles
Classification automatique
Estimation de densités
Cartes de Kohonen
Imputation des données manquantes
Classement et régression sans construction de modèle
Perceptrons multi-couches pour le classement et la régression
Chaque séance de cours est suivie d'une séance de TP permettant de mettre en œuvre les méthodes présentées.
Les TP sont réalisés en utilisant la plateforme Scikit-learn. Une introduction au langage Python et à Scikit-learn est prévue lors des premières séances de TP.