Séance de cours

Les bases du machine learning : l’apprentissage supervisé

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Dans cours

CS-401: Applied data analysis

This course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.) ...

Description

Cette séance de cours couvre les bases de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'apprentissage supervisé. Il explique le processus du cycle d’analyse des données facilité par l’apprentissage automatique, les types d’apprentissage supervisé (classification et régression) et diverses techniques d’apprentissage automatique telles que k-NN, Naïve Bayes et les arbres de décision. La séance de cours explore également les concepts de biais et de compromis de variance, les critères dévaluation des modèles et les aspects pratiques de la sélection des modèles et de lajustement excessif.

Enseignant·e·s (2)

Maria Brbic

Maria Brbic is an assistant professor in computer science at EPFL. Prior to joining EPFL, Maria was a postdoctoral researcher in Computer Science at Stanford University working with Jure Leskovec. She received her PhD degree from University of Zagreb in 2019, while also researching at Stanford University and University of Tokyo. Her research was awarded with the Fulbright Scholarship, L’Oreal UNESCO for Women in Science Scholarship, Branimir Jernej award for outstanding publication in biology and biomedicine, and Josip Loncar Silver Plaque award for the best doctoral dissertation. She has been named a Rising Star in EECS by MIT in 2021. Her research is focused on developing new machine learning methods and applying her methods to advance biomedical research.

Robert West

Robert West is a tenure-track assistant professor of computer science at EPFL, where he heads the Data Science Lab. In his research, he develops and applies techniques in machine learning, computational social science, natural language processing, social network analysis, and data mining. Bob also collaborates closely with the Wikimedia Foundation, in his role as a Wikimedia Research Fellow. Bob’s work has won several awards, including best/outstanding paper awards at ICWSM’21, ICWSM’19, and WWW’13, a best-paper runner-up award at WWW’16, a Google Faculty Research Award, a Facebook Research Award, a Hewlett-Packard Graduate Fellowship, and a Facebook Graduate Fellowship. He is actively involved in the research community, e.g., as an Associate Editor of ICWSM and EPJ Data Science and as a co-founder of the Wiki Workshop (held at WWW and ICWSM) and the Applied Machine Learning Days. Bob received his PhD in Computer Science from Stanford University, his MSc from McGill University, Canada, and his undergraduate degree from Technische Universität München, Germany.[Last updated: 25 Aug 2021]

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Concepts associés (32)

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

Régression (statistiques)

En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

Segmented regression

Segmented regression, also known as piecewise regression or broken-stick regression, is a method in regression analysis in which the independent variable is partitioned into intervals and a separate line segment is fit to each interval. Segmented regression analysis can also be performed on multivariate data by partitioning the various independent variables. Segmented regression is useful when the independent variables, clustered into different groups, exhibit different relationships between the variables in these regions.

Deming regression

In statistics, Deming regression, named after W. Edwards Deming, is an errors-in-variables model which tries to find the line of best fit for a two-dimensional dataset. It differs from the simple linear regression in that it accounts for errors in observations on both the x- and the y- axis. It is a special case of total least squares, which allows for any number of predictors and a more complicated error structure.

Afficher plus

Séances de cours associées (64)

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique

Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.

Introduction à l'apprentissage automatique : apprentissage supervisé

Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.

Bases d'apprentissage automatique : Apprentissage supervisé et non supervisé

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, diverses techniques comme les voisins k-nearest et les arbres de décision, et les défis de l'ajustement excessif.

Fondements de l'apprentissage automatique

Présente les bases de l'apprentissage automatique, les mesures de performance, les techniques d'optimisation et l'évaluation des modèles.

Overfitting dans l'apprentissage supervisé: études de cas et techniques

Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Apprentissage automatique

Apprentissage supervisé

Régression (statistiques)

Segmented regression

Deming regression

Afficher plus