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Historique: Apprentissage et Fouille de Données 2008

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Module Apprentissage et Fouille de Données

Michèle Sebag, Balázs Kégl, Antoine Cornuéjols.

Horaires Examen 19 Decembre / Schedule Exam Friday December 19th
12h15 - 12h35 Adeel Anjum Article McCallum


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

  • Large Scale Learning: strategies naives de selection des vecteurs supports. (MS)
    • Données Challenges
  • Bases de données visage (AC et BK)
  • 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
mer. 03 de Dec, 2008 23h28 sebag from 129.175.15.11 50
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mer. 03 de Dec, 2008 15h18 sebag from 129.175.15.11 49
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mar. 02 de Dec, 2008 09h40 sebag from 129.175.15.11 48
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lun. 01 de Dec, 2008 13h07 sebag from 129.175.15.11 47
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lun. 01 de Dec, 2008 10h34 sebag from 129.175.15.11 46
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lun. 01 de Dec, 2008 10h05 sebag from 129.175.15.11 45
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lun. 01 de Dec, 2008 10h03 sebag from 129.175.15.11 44
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lun. 01 de Dec, 2008 09h51 sebag from 129.175.15.11 43
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lun. 01 de Dec, 2008 09h50 sebag from 129.175.15.11 42
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lun. 01 de Dec, 2008 09h46 sebag from 129.175.15.11 41
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