Mines ParisTech Introduction au Machine Learning le Mardi 28 mai 2019

Descriptif

À l’intersection des statistiques et de l’informatique, le machine learning (encore appelé apprentissage automatique ou apprentissage statistique) est au cœur de la science des données. Ses applications vont des moteurs de recherche aux analyses de données génomiques en passant par l’analyse de réseaux sociaux, la publicité ciblée, la vision par ordinateur, la traduction automatique ou encore le trading algorithmique. Cette formation présente les grands principes du machine learning, les classes de problèmes qu'il permet de résoudre, et quelques uns des algorithmes d’apprentissage les plus classiques. Elle met en lumière les apports de l'algèbre linéaire et de l'optimisation convexe à ce domaine.

INSCRIPTION

Inscription en ligne ICI

Intervenant et contact : Chloé-Agathe Azencott chloe-agathe.azencott@mines-paristech.fr http://cazencott.info

Logistique

Lieu de la formation : Paris MINES ParisTech, 60 boulevard Saint-Michel, 75 006 Paris

Public visé : Professeurs de classes préparatoires scientifiques de toutes les filières des 2 années.

Le repas est pris en charge par l’école des Mines.

Hôtels à proximité :

Hôtel des Mines, 125 Boulevard Saint-Michel, 75005 Paris

Hôtel Cluny-Sorbonne, 8 Rue Victor Cousin, 75006 Paris

Programme

09h00 – 09h50 : Présentation du machine learning et de ses grandes classes de problèmes.

09h50 – 10h20 : Analyse en composantes principales.

10h20 – 10h40 : Pause

10h40 – 11h20 : Minimisation du risque empirique. Illustration avec la régression linéaire.

11h20 – 12h00 : Régularisation. Sélection de modèle.

12h00 – 13h00 : Déjeuner

13h00 – 14h00 : Visite de l'école et/ou présentation du CBIO

14h00 – 14h40 : Réseaux de neurones artificiels multicouches.

14h40 – 15h20 : Méthodes à noyaux.

15h20 – 15h40 : Pause

15h40 – 16h10 : Arbres de décision et forêts aléatoires.

16h10 – 17h00 : Questions ouvertes.