UE : Learning from structured data – Apprentissage à partir de données structurées
| Responsable(s), établissement(s) | Florence d’Alché-Buc, UEVE |
| Adresse(s) mail | florence.dalche@ibisc.fr |
| Autres intervenants et établissements | Marie Szafranski, ENSIIE – marie.szafranski@ensiie.fr |
| Lieu principal d’enseignement | Plateau de Saclay |
| ECTS | 2.5 |
| Nombre d’heures total | 21 |
| Cours | 18 |
| TD | |
| TP | 3 |
| Objectifs | Se familiariser avec les méthodes d’apprentissage statistique dédiées aux données structurées : graphes, arbres, séquences, objets composites qu’on retrouve dans de nombreux domaines : signal, image, vidéo, texte, web, genome, biomédical. Seront abordés des problèmes de classification et de régression structurées, parmi lesquels la régression multi-tâches et la modélisation/prédiction de données structurées. |
| Prérequis | Bonnes notions de probabilités, de statistiques, de théorie de l’information et d’optimisation. Notions de base d’apprentissage statistique. |
| Syllabus |
Données structurées en entrée Applications : selection de caractéristiques, brain computer interface, classification de documents, études d’association sur génome entier
Données structurées en sortie (et en entrée)
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