Chargement...
 

Historique: Apprentissage et Fouille de Données 2008

Aperçu de cette version: 53

Module Apprentissage et Fouille de Données

Michèle Sebag, Balázs Kégl, Antoine Cornuéjols.

Horaires Examen 19 Decembre / Schedule Exam Friday December 19th
9h00 - 9h30 Jana Hlavacikova Structured Metric Learning
10h - 10h30 Micheline Elias Topic and role discovery in social networks
11h45 - 12h15 Souhir Gahbiche Get Another Label? Improving Data Quality and Data Mining
12h15 - 12h35 Adeel Anjum Group and Topic Discovery from Relations and Their Attributes


New Lectures, Readings: Chapitres, Additional Material


1/10 (MS) Introduction, arbres de décision, (illustration sur Skicat et Darpa Challenge 2005) arbres de décision
8/10 (BK) Boosting (illustration sur les caractères manuscrits), classification classification
Lectures: boosting tutorial multiclass boosting face detection
15/10 (BK) Boosting (suite), réseaux de neurones réseaux de neurones
22/10 (BK) Filtrage collaboratif (challenge Netflix); régression et ranking
29/10 (MS) Représentation, sélection d'attributs et réduction de dimensionalité, application aux systèmes computationels autonomes (Autonomic Computing) Representation, une erreur de méthologie, analyse par Hastie
5/11 (AC) Généralités sur l'apprentissage inductif supervisé, Apprentissage actif Transition de phase
12/11 (AC) Apprentissage en-ligne. Apprentissage par renforcement Transparents, Chapitre).
19/11 (MS) Apprentissage non supervisé et data streaming Clustering,Streaming
26/11 Vacances
3/12 Exam ecrit questions de cours. Voir pour un exemple : texte de l'examen de 2005. (NB: la partie 3 n'est plus au programme du module).
19 /12 Exposé d'article ou de projet




Projets

  • Ludovic Arnold Large Scale Learning: strategies naives de selection des vecteurs supports. (MS)
  • Bases de données visage (AC et BK)
  • Amir Seyedi Collaborative filtering (BK)
    • Netflix + base données semi-privées LastFM.
  • Logs robotique, réduction de dimensionalité (MS).
    • Données : contacter MS.
    • Algorithme : Information bottleneck et/ou deep learning.
  • Clément de Groc Active learning: identification de pages de cours en Computer Science (AC, BK et MS).
    • Constitution de training (donner chacun trois exemples positifs). Interet, etudiant peut etre l'expert.
    • Algorithme Filterboost décrit ds Nips 2007, Schapire et al. (code décrit ds l'article; réputé efficace).
  • Apprentissage par renforcement (AC)
    • Deplacement d'un robot dans un monde 2D.
    • Illustration des difficultés de passage à l'echelle et résolution du pb de généralisation.
    • Projet guidé par AC. Demande forte motivation pour l'apprentissage par renforcement.
  • Apprentissage de séries temporelles (MS + AC)
    • Algorithme: Echo State Network
    • Reproduire l'expérience ds le XX.

Articles.


les cours de l'an dernier.


Articles à exposer (10 minutes) pour les volontaires



Historique

Avancé
Information Version
jeu. 18 de Dec, 2008 00h19 sebag from 129.175.15.11 60
Afficher
jeu. 18 de Dec, 2008 00h18 sebag from 129.175.15.11 59
Afficher
mer. 17 de Dec, 2008 10h44 sebag from 129.175.15.11 58
Afficher
mer. 17 de Dec, 2008 10h43 sebag from 129.175.15.11 57
Afficher
mer. 17 de Dec, 2008 10h42 sebag from 129.175.15.11 56
Afficher
mer. 17 de Dec, 2008 10h39 sebag from 129.175.15.11 55
Afficher
lun. 08 de Dec, 2008 03h05 sebag from 129.175.15.11 54
Afficher
lun. 08 de Dec, 2008 03h03 sebag from 129.175.15.11 53
Afficher
ven. 05 de Dec, 2008 11h03 sebag from 129.175.15.11 52
Afficher
mer. 03 de Dec, 2008 23h29 sebag from 129.175.15.11 51
Afficher