Séance de cours

Introduction à l'apprentissage supervisé: classification et perceptrons

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Dans cours

CS-456: Deep reinforcement learning

This course provides an overview and introduces modern methods for reinforcement learning (RL.) The course starts with the fundamentals of RL, such as Q-learning, and delves into commonly used approaches, like PPO and DQN. The course will introduce student ...

Description

Cette séance de cours introduit l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la classification en tant que problème géométrique. L'instructeur explique comment les vecteurs d'entrée sont transformés par les classificateurs, tels que les réseaux neuronaux, pour produire des sorties binaires. La séance de cours met l'accent sur le processus de conversion des images en vecteurs et le concept de trouver une surface de séparation dans l'espace d'entrée de haute dimension pour les tâches de classification. L'instructeur discute également des fonctions discriminantes et des problèmes séparables linéairement.

Enseignant·e·s (2)

Wulfram Gerstner

Wulfram Gerstner is Director of the Laboratory of Computational Neuroscience LCN at the EPFL. His research in computational neuroscience concentrates on models of spiking neurons and spike-timing dependent plasticity, on the problem of neuronal coding in single neurons and populations, as well as on the link between biologically plausible learning rules and behavioral manifestations of learning. He teaches courses for Physicists, Computer Scientists, Mathematicians, and Life Scientists at the EPFL. After studies of Physics in Tübingen and at the Ludwig-Maximilians-University Munich (Master 1989), Wulfram Gerstner spent a year as a visiting researcher in Berkeley. He received his PhD in theoretical physics from the Technical University Munich in 1993 with a thesis on associative memory and dynamics in networks of spiking neurons. After short postdoctoral stays at Brandeis University and the Technical University of Munich, he joined the EPFL in 1996 as assistant professor. Promoted to Associate Professor with tenure in February 2001, he is since August 2006 a full professor with double appointment in the School of Computer and Communication Sciences and the School of Life Sciences. Wulfram Gerstner has been invited speaker at numerous international conferences and workshops. He has served on the editorial board of the Journal of Neuroscience, Network: Computation in Neural Systems', Journal of Computational Neuroscience', and `Science'.

Caglar Gulcehre

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Tim Ruben Davidson, Skander Moalla, Anja Surina, Xiuying Wei, Liangze Jiang, Mikhail Terekhov, Amin Mansouri, Justin Samuel Deschenaux, Yitao Xu Cours Training Large Language Models EE-628

Source officielle

Concepts associés (29)

Perceptron

Le perceptron est un algorithme d'apprentissage supervisé de classifieurs binaires (c'est-à-dire séparant deux classes). Il a été inventé en 1957 par Frank Rosenblatt au laboratoire d'aéronautique de l'université Cornell. Il s'agit d'un neurone formel muni d'une règle d'apprentissage qui permet de déterminer automatiquement les poids synaptiques de manière à séparer un problème d'apprentissage supervisé. Si le problème est linéairement séparable, un théorème assure que la règle du perceptron permet de trouver une séparatrice entre les deux classes.

Analyse discriminante linéaire

En statistique, l’analyse discriminante linéaire ou ADL (en anglais, linear discriminant analysis ou LDA) fait partie des techniques d’analyse discriminante prédictive. Il s’agit d’expliquer et de prédire l’appartenance d’un individu à une classe (groupe) prédéfinie à partir de ses caractéristiques mesurées à l’aide de variables prédictives. Dans l’exemple de l'article Analyse discriminante, le fichier Flea Beetles, l’objectif est de déterminer l’appartenance de puces à telle ou telle espèce à partir de la largeur et de l’angle de son édéage (partie des organes génitaux mâles de l'insecte.

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.

Apprentissage auto-supervisé

L'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

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Séances de cours associées (64)

Réseaux neuronaux : Perceptrons multicouches

Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.

Fondements de l'apprentissage automatique

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant la classification supervisée, la régression logistique et la maximisation de la marge.

Apprentissage supervisé non linéaire

Explore le biais inductif de différentes méthodes d'apprentissage supervisé non linéaires et les défis de l'accordage hyperparamétrique.

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.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.

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