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6 Ects Code UE : RCP208 CPF

Reconnaissance des formes et méthodes neuronales

Ce cours donne des éléments de base de l'analyse des données et de la reconnaissance des formes, ainsi que des principes fondamentaux à mettre en œuvre pour traiter des applications réelles. L'analyse des données et la reconnaissance des formes aident à comprendre des phénomènes naturels, économiques ou socio-culturels à partir des données empiriques et permettent de construire des modèles pour la prise de décision.
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 environnementale, etc.
L'enseignement adopte une approche pragmatique, avec une mise en œuvre systématique des méthodes présentées.
L'unité d'enseignement RCP209 " Apprentissage, réseaux de neurones et modèles graphiques " est une suite recommandée de RCP208.

Objectifs :
Ce cours donne des éléments de base de l'analyse des données et de la reconnaissance des formes, ainsi que des principes fondamentaux à mettre en œuvre pour traiter des applications réelles. L'analyse des données et la reconnaissance des formes aident à comprendre des phénomènes naturels, économiques ou socio-culturels à partir des données empiriques et permettent de construire des modèles pour la prise de décision.
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 environnementale, etc.
L'enseignement adopte une approche pragmatique, avec une mise en œuvre systématique des méthodes présentées.
L'unité d'enseignement RCP209 " Apprentissage, réseaux de neurones et modèles graphiques " est une suite recommandée de RCP208.

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

Pré-requis :
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).

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.
  • Classification automatique.
  • Estimation de densités.
  • Cartes de Kohonen.
  • Imputation des données manquantes.
  • Classement et régression sans construction de modèle.
  • Perceptrons multi-couches pour le classement et la régression.
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 la plateforme Scikit-learn. Une introduction au langage Python et à Scikit-learn est prévue lors des premières séances de TP.

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

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60H 900 € 780 € 160 €

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Du 22 janvier au 17 février 2018

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