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Dans cours

MICRO-455: Machine learning I

Real-world engineering applications must cope with a large dataset of dynamic variables, which cannot be well approximated by classical or deterministic models. This course gives an overview of methods from Machine Learning for the analysis of non-linear, highly noisy and multi dimensional data

Description

Cette séance de cours fournit une vue d'ensemble de Support Vector Machines (SVM), expliquant comment SVM mappe l'espace d'entrée vers un espace de fonctionnalité de dimension supérieure à l'aide d'une fonction noyau. Il compare SVM à d'autres classificateurs, en soulignant les avantages tels que la construction d'un modèle avec une garantie optimale globale, mais aussi en discutant des inconvénients tels que le coût de calcul et la nécessité de choisir des hyperparamètres. La séance de cours se termine par une discussion sur le moment d’utiliser la SVM et ses limites, telles que le fait d’être limité à deux classes et le manque de confiance.

Enseignant·e

Aude Billard

Expertise Machine LearningRoboticsMechatronicsDynamical SystemsComputational Neuroscience Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hanli Zhang, Maximilian Schmitz, Luyin Hu, Baiyu Peng, Erfan Etesami, Sthithpragya Gupta, Kuanqi Cai A dirigé les thèses EPFL de Eric Sauser, Sylvain Calinon, Micha Hersch, Florent Günter, Biljana Petreska von Ritter-Zahony, Basilio Noris, Elena Gribovskaya, Seyed Mohammad Khansari Zadeh, Seungsu Kim, Ashwini Shukla, Klas Jonas Alfred Kronander, Luka Lukic, Miao Li, Ravin L

Source officielle

Concepts associés (29)

Classification en classes multiples

In machine learning and statistical classification, multiclass classification or multinomial classification is the problem of classifying instances into one of three or more classes (classifying instances into one of two classes is called binary classification). While many classification algorithms (notably multinomial logistic regression) naturally permit the use of more than two classes, some are by nature binary algorithms; these can, however, be turned into multinomial classifiers by a variety of strategies.

Classement automatique

vignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».

Classification naïve bayésienne

vignette|Exemple de classification naïve bayésienne pour un ensemble de données dont le nombre augmente avec le temps. La classification naïve bayésienne est un type de classification bayésienne probabiliste simple basée sur le théorème de Bayes avec une forte indépendance (dite naïve) des hypothèses. Elle met en œuvre un classifieur bayésien naïf, ou classifieur naïf de Bayes, appartenant à la famille des classifieurs linéaires. Un terme plus approprié pour le modèle probabiliste sous-jacent pourrait être « modèle à caractéristiques statistiquement indépendantes ».

Optimization problem

In mathematics, computer science and economics, an optimization problem is the problem of finding the best solution from all feasible solutions. Optimization problems can be divided into two categories, depending on whether the variables are continuous or discrete: An optimization problem with discrete variables is known as a discrete optimization, in which an object such as an integer, permutation or graph must be found from a countable set.

Binary classification

Binary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include: Medical testing to determine if a patient has certain disease or not; Quality control in industry, deciding whether a specification has been met; In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not. Binary classification is dichotomization applied to a practical situation.

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Modèles linéaires pour la classification

Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.

Classeurs Max-Margin

Explore la maximisation des marges pour une meilleure classification à l'aide de machines vectorielles de support et l'importance de choisir le bon paramètre.

SVM - Principe : Classeurs linéaires

Couvre l'histoire et les applications de SVM, ainsi que la construction de classificateurs linéaires et le concept de marge de classificateur.

Modèles linéaires pour la classification

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Classification binaire MOOC: Systèmes IoT et applications industrielles avec Design Thinking

Explique comment trouver le meilleur hyperplan pour séparer deux classes.

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