m1ilc:fouille_de

Fouille de Données

Prof	Site	Cours	TD	ECTS
M. Gançarski	http://dpt-info.u-strasbg.fr/~gancars/	12h	12h	3
Contenu
Introduction à l’extraction de connaissances à partir de données, Extraction de règles.
Arbres de décision.
Evaluation de l’apprentissage.
Classification non-supervisée et extraction de concepts.
Apprentissage statistique et modèle bayésien naïf.
Réseaux de neurones.
Machines à vecteurs supports.
Pre-requis
Aucun pré-requis autre que connaissances de base en informatique et en programmation.

le 18/9/2009 : Introduction
le 25/9/2009 : Les Réseaux de Neurones
le 2/10/2009 : Perceptron et perceptron multi-couche
le 9/10/2009 : Arbres de décision
le 16/10/2009 : Apprentissage bayésien
le 23/10/2009 : SVM
le 13/11/2009 : Clustering I Introduction; k-means
le 19/11/2009 : Clustering II
le 27/11/2009 : TD/TP Réseaux de Neurones
le 4/12/2009 : Edition Spéciale “Nuit de l'Info” : Bagging, boosting, etc.
le 11/12/2009 : Clustering Ensembles : approches analogues de bagging, boosting, etc. en non-supervisée.
le 18/12/2009 : contrôle “continu”: TP Clustering – noté.

Intro et Reseaux de neurones
Classification supervisée (M. Lachiche), à paraître (ou pas, comme il a distribué les slides imprimés 6/page).
Classification non-supervisée (M. Wemmert) : à paraître, probablement via la page https://lsiit.u-strasbg.fr/fdbt-fr/index.php/Cedric_Wemmert non, envoyé par courriel, donc (pour les ayant-droit) les liens sont ici