Apprentissage statistique : modélisation descriptive et introduction aux réseaux de neurones (RCP208)

Cet enseignement s'adresse aux auditeurs souhaitant acquérir des connaissances de base sur l'analyse des données, la reconnaissance des formes et la fouille de données (data mining).
Prérequis obligatoires : avoir suivi le cycle préparatoire de l'EICNAM ou avoir un niveau équivalent (licence).

Ce cours donne des éléments de base de l'analyse des données et de la modélisation descriptive, ainsi que des principes à mettre en œuvre pour traiter des applications réelles. Une introduction à la modélisation décisionnelle avec des réseaux de neurones est également présentée. L'analyse des données et la modélisation descriptive aident à comprendre les données empiriques issues de phénomènes naturels, économiques ou socio-culturels. Cette compréhension facilite la mise en œuvre de méthodes performantes de construction de modèles décisionnels.
Les méthodes abordées ont de très nombreuses applications dans des domaines aussi divers que l'assurance qualité, les enquêtes d'opinion, le marketing, la gestion de la relation client, la climatologie, la sécurité, etc.
L'enseignement adopte une approche pragmatique, les séances de travaux pratiques permettant la mise en œuvre systématique des méthodes présentées.
Les unités d'enseignement RCP209 « Apprentissage statistique : modélisation décisionnelle et apprentissage profond », RCP211 « Intelligence artificielle avancée » et RCP217 « Intelligence artificielle pour des données multimédia » sont des suites recommandées de RCP208.

Compréhension et pratique de méthodes d'analyse des données multidimensionnelles, de reconnaissance des formes et de fouille de données.

Niveau 7 (Bac+5)

Les thèmes abordés dans les séances de cours et de travaux pratiques (TP) sont :

• Applications, nature des problèmes de modélisation et spécificités des données.
• Analyse des données, réduction de dimension : méthodes factorielles.
• Réduction non-linéaire de dimension : UMAP, t-SNE.
• Sélection de variables.
• Classification automatique : k-moyennes, DBSCAN.
• Estimation de densités : noyaux, modèles de mélange.
• Imputation des données manquantes.
• Réseaux de neurones multi-couches : architectures, capacités d'approximation, apprentissage et régularisation, explicabilité.

Chaque séance de cours est suivie d'une séance de TP permettant de mettre en œuvre les méthodes présentées.
Les TP sont réalisés en utilisant principalement la plateforme Scikit-learn. Une introduction rapide au langage Python, à NumPy, à matplotlib et à Scikit-learn est prévue lors des premières séances de TP.

Examen.
Les comptes-rendus de TP seront notés et pris en compte dans l'évaluation.

Sous l’autorité pédagogique du certificateur Cnam, les équipes du Cnam Bretagne vous offrent un accompagnement pendant votre parcours de formation à la fois sur les aspects administratifs, financiers, pédagogiques et techniques.

• Ingénieur en informatique, parcours cybersécurité (CYC9106A)
• Intelligence artificielle (CS9700A)

ECTS : 6