Cette page est consacrée à l'examen du module Apprentissage et Fouille de Donnees


Examen

  • Examen écrit (questions de cours, documents autorisés, Internet pas autorisé) le 5 mars 2007.
  • Oral : présentation d'article 10 mn + 10 mn de questions, le 6, 7 ou 8 mars 2007. Chacun(e) choisit un article dans la liste ci-dessous, premier arrivé premier servi) et prépare 10 transparents et 1 page de résumé (francais ou anglais, comme on veut). Attention, le but n'est pas de résumer l'article seulement ; vous êtes également censé dire si vous pensez que c'est un bon article ou pas - quels sont ses points forts ou faibles, etc. Ne partez pas du principe que tout article est bon ; on mettra aussi des mauvais. Le but est d'évaluer votre esprit critique. Fiche de présentation : ici un exemple.

Pour l'exposé (10 transparents).
Le but n'est pas de faire un festival powerpoint. Il vaut mieux un expose sobre, qui mentionne les points clé, que des animations et des couleurs dans tous les sens. Parmi les recommandations de base :
    • pas plus de 6 lignes par transparent. (Pas plus de 8, en tous les cas).
    • Pas de phrases : style concis, précis.
    • Un petit effort pour l'orthographe ?
    • Si vous ne savez pas traduire les termes - gardez le terme anglais. On discutera de la traduction.
Quelques conseils de présentation

Liste des articles (premier arrivé premier servi) pour l'examen

Article Etudiant Date/heure Transparents Résumé
Apprendre une distance Sylvain Raybaud 6 mars - 9h40 slides fiche
Managing Domain Knowledge and Multiple Models with Boosting Cécilia Damon 6 mars10h slides fiche
kd-trees Alan Tucholka 16 mars 10h20 slides fiche
Images et puzzlesThomas Aynaud 6 mars 10h40
Tests to compare learning algorithms Johan Oudinet 7 mars / 10h slides fiche
SVM: Parametric Kernels for Sequence Data Analysis Sonia Nouedoui 7 mars / 10h20 ABS ABS
General Game Learning Using Knowledge Transfer Guillaume Bernard 7 Mars / 10h40 slides fiche
Alternating decision trees Laurent Sieczkowski 7 mars / 11h00 slides fiche
Supervised learning with discovery of local structure in the data Christophe Prin-Derre 7 mars 11h 20 slides fiche
Maximum margin matrix factorization Fabien Lepercque 7 mars/11h40 slides fiche
Perceptron économeGUEZZOU Mourad 13 mars 10h40 slides fiche
On how to represent first-order logics in neural networks Armant Vincent 8 mars 10h20 slides fiche
Learning by otpimizing the area under the ROC curve Lina YE 13 mars 11h20 slides fiche
Off-road obstacle avoidance through end to end learning arnaud grappy 16 mars 10h00 slides fiche
Structured kernels Ounas ASFARI 13 mars 11h slides fiche



Appréciations sur le cours
Merci de votre retour :
  • Aspects positifs / négatifs des cours,
johan> Comme pour tout cours où il y a plusieurs intervenants, on remarque beaucoup de répétitions entre 2 intervenants. De plus, nous avions un cours de traitement statistique au semestre dernier et qui était un prérequis pour ce cours, or on nous a réexpliqué tous ce qu'on a vu durant ce cours; et les intervenants n'ont du coup pas eu le temps necessaire pour nous expliquer de nouvelles choses comme l'apprentissage par renforcement.

sylvain > je suis globalement d'accord avec Johan, et j'ajouterai que faire des exercices et quelques preuves serait utile.

  • Suggestions pour améliorer le cours pour l'an prochain,
johan> Savoir ce que les autres intervenants ont dit, et considérer les prérequis comme acquis (ou du moins ne faire qu'un rappel)

sylvain > comme Johan, plus faire des exos et des preuves. De plus, pour ce genre de cours, je pense qu'une evaluation sous forme d'un projet suivi d'une soutenance peut etre tres motivante et enrichissante.

guillaume > Je suis d'accord avec les remarques de Johan et Sylvain, un projet avec soutenance se prête bien au domaine je pense, ou alors faire un rapport/état de l'art sur un domaine précis différent pour chaque étudiant avec un oral à la fin. C'est plus enrichissant et dans la logique d'un master recherche.

  • Avis sur les modifications prévues :
    • exposé oral de 10mn en début de chaque cours, portant sur un article donné, sur une base de volontariat.