Apprentissage supervisé

de réseaux : [3] Les réseaux à apprentissage supervisé dans lesquels le système apprend à reconnaitre des formes à partir d’un échantillon d’apprentissage qui associe les modalités portées par les variables censées caractériser une forme, et la forme elle même. Sur cet échantillon les résultats correspondant aux divers ensembles d’informations données au système sont connus. C’est à partir de là que le système se paramètre. Les réseaux à apprentissage non supervisé, qui sont utilisés lorsque l’utilisateur

réseaux : - les réseaux à apprentissage supervisé dans lesquels le système apprend à reconnaître des formes à partir d’un échantillon d’apprentissage qui associe les modalités portées par des variables censées caractériser une forme, et la forme elle-même. Sur cet échantillon les résultats correspondant aux divers ensembles d’informations données au système sont connus. C’est à partir de là que le système se paramètre ; - les réseaux à apprentissage non supervisé, qui sont utilisés lorsque

nappes de pétrole dans l’océan. Je commence dans ce dossier par une présentation générale des réseaux de neurones artificiels, ainsi que quelques notions d’optimisation. Je m’intéresse ensuite aux propriétés des réseaux multicouches et à leur apprentissage, pour finalement présenter leurs applications ainsi que mes réalisations pratiques. TIPE Prévision de température par réseaux neuronaux – page 1/48 PLAN DU DOSSIIER PLAN DU DOSS ER INTRODUCTION...............................................

supervisées  Méthodes descriptives ou non supervisées © A. EL OUARDIGHI Data warehouse Introduction Datamining 22 Les méthodes prédictives     Visent à extrapoler de nouvelles informations à partir des informations présentes Apprentissage supervisé: Il y a une variable « cible » à prédire. Deux grandes familles: Classification et prédiction Classification: consiste à placer chaque individu de la population dans une classe, parmi plusieurs classes prédéfinies, en fonction des caractéristiques

permet de prédire si un élément est membre d’un groupe ou d ’une catégorie donnée. Classes Identification de groupes avec des profils particuliers Possibilité de décider de l’appartenance d’une entité à une classe Caractéristiques Apprentissage supervisé : classes connues à l’avance Pb : qualité de la classification (taux d’erreur) Classification - Applications Accord de crédit Applications Marketing ciblé Diagnostic médical Analyse de l’effet d’un traitement Détection de fraudes

Apprentissage Statistique Master DAC - Université Paris 6 P. Gallinari, patrick.gallinari@lip6.fr, http://www-connex.lip6.fr/~gallinar/ Année 2014-2015 Plan du cours Introduction    Apprentissage à partir d’exemples Exemple introductif : le perceptron Formalisation du problème d’apprentissage Apprentissage supervisé     Réseaux de neurones Machines à noyaux, machines à vecteurs de support Réseaux de neurones profonds et apprentissage de représentations Réseaux récurrents Apprentissage

 Préparé par : RAHMOUNI Soumya RAMI Abderrahim MOUSSA Tarik Supervisé par : M. BASSIRI I. Organisation de la classe Définition Les principales dimensions d’organisation Les types d’organisation de la classe II. L’organisation du groupe La constitution du groupe Comment constituer des groupes ? Qui les fait? III. La gestion du temps IV. La gestion de l’espace et du matériel I. L’Organisation de la classe : Définition:

part à la difficulté de la tâche à réaliser en termes de but poursuivis et/ou des conditions singulières à réunir pour atteindre ces buts. 3 raisons : → Apprentissage et développement s’inscrivent dans du long terme, la connaissance du résultat intervient tardivement (régulation difficiles) → Apprentissage difficiles à superviser, observations, interprétation in situ et régulation → La tâche est dynamique développement continuel. De plus l’enseignant doit donner du sens à ce qu’il

les groupes d'éducateurs, de chercheurs et de décideurs concernés, ces principes peuvent évoluer à un point tel qu'ils contribueront non seulement à une redéfinition de l'école américaine, mais aussi à l'instauration d'une société qui promeut un apprentissage continu, un développement humain sain et un souci de productivité. En développant ces principes, la psychologie - de concert avec d'autres disciplines - peut apporter une contribution unique à la rénovation des écoles américaines et à l'épanouissement

la culture commune et partagée). La distinction entre l'individuel et le collectif dépend d'aussi de l'échelle utilisée : un neurobiologiste, considère métaphoriquement l'apprentissage individuel chez l'homme ou tout autre être vivant comme un apprentissage collectif effectué par sa population de neurones. Des recherches récentes utilisant la caméra à positons indiquent que les mêmes zones cérébrales s'activent lors de l'observation d'une chose et de sa pratique (voir neurones miroirs). Outre l'éclairage