INF7370 - Apprentissage automatique
Hiver 2017 - Version (08/01/17 09:18)
Groupe 30
Lundi, de 9h30 à 12h30 SH-3340 (cours)
Responsable(s) du cours
Nom du coordonnateur : BOUGUESSA, MohamedNom de l'enseignant : BOUGUESSA, Mohamed
Local : PK-4915
Téléphone : (514) 987-3000 #5541
Disponibilité : Sur RDV
Courriel : bouguessa.mohamed@uqam.ca
Site Web : https://sites.google.com/site/mohamedbouguessa/
Description du cours
Objectif du cours
Mise en contexte
L'apprentissage automatique ou l'apprentissage par machine (Machine Learning) s'intéresse à l'élaboration des programmes d'ordinateurs capable de s'améliorer automatiquement au fil du temps, soit sur la base de leur propre expérience, soit à partir des données antérieures fournies par d'autres programmes. De nos jours, l'apprentissage automatique joue un rôle de plus en plus essentiel puisque il offre plusieurs approches de l'acquisition automatisée des connaissances pour de nombreux domaines d’applications tels que la robotique, la bio-informatique, les finances, le marketing, les jeux vidéos, la télédétection, etc. En fait, la plupart des programmes de l'intelligence artificielle contiennent un module d'apprentissage. Presque tous les systèmes de reconnaissances de formes sont basés sur des techniques d'apprentissage
Objectif
Ce cours vise à introduire les concepts fondamentaux de l'apprentissage supervisé et non supervisé et d'appliquer ces notions à des problèmes concrets.
Contenu du cours
- Arbres de décision et forets d'arbres décisionnels
- Évaluation de l'apprentissage
- Meta learning
- Réseaux bayésiens
- Réseaux de neurones
- Machines à support vectoriel
- Algorithmes de clustering
- Analyse en composantes principales
- Décomposition en valeurs singulières
- Apprentissage statistique
- Algorithmes d'apprentissage pour les données textuelles
Modalités d'évaluation
- Un travail pratique : 10%
- Un projet de session : 42%
- Un examen final : 48%
Materiel
Documentation
- Tom M. Mitchell. Machine Learning, McGraw Hill, 1997. Site Web du livre : http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html
- P-N Tan, M. Steinbach, V. Kumar. Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006. Site web du livre : http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php
- A. Cornuéjols, L. Miclet, Y. Kodratov. Apprentissage artificiel: Concepts et algorithmes (2è édition), Eyrolles, 2010. Site Web du livre http://www.editions-eyrolles.com/Livre/9782212110203
- R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork. Pattern Classification (2nd ed.), Addison Wesley, 2006. Site Web du livre http://ca.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0471056693.html
- J. S-Taylor, N. Cristianini. Support Vector Machines, Cambridge University Press, 2000. Site Web du livre http://www.support-vector.net/
Engagements et Responsabilités
Politique d'absence aux examens
L'autorisation de reprendre un examen en cas d'absence est de caractère exceptionnel. Pour obtenir un tel privilège, l'étudiant-e doit avoir des motifs sérieux et bien justifiés.
Il est de la responsabilité de l'étudiant-e de ne pas s'inscrire à des cours qui sont en conflit d'horaire, tant en ce qui concerne les séances de cours ou d'exercices que les examens. De tels conflits d'horaire ne constituent pas un motif justifiant une demande d'examen de reprise.
Dans le cas d'une absence pour raison médicale, l'étudiant-e doit joindre un certificat médical original et signé par le médecin décrivant la raison de l'absence à l'examen. Les dates d'invalidité doivent être clairement indiquées sur le certificat. Une vérification de la validité du certificat pourrait être faite. Dans le cas d'une absence pour une raison non médicale, l'étudiant-e doit fournir les documents originaux expliquant et justifiant l'absence à l'examen – par exemple, lettre de la Cour en cas de participation à un jury, copie du certificat de décès en cas de décès d'un proche, etc. Toute demande incomplète sera refusée. Si la direction du programme d'études de l'étudiant-e constate qu'un étudiant a un comportement récurrent d'absence aux examens, l'étudiant-e peut se voir refuser une reprise d'examen.
L'étudiant-e absent-e lors d'un examen doit, dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la date de l'examen, présenter une demande de reprise en utilisant le formulaire prévu, disponible sur le site Web du département à l'adresse suivante : http://info.uqam.ca/politiques/
L'étudiant-e doit déposer le formulaire dûment complété au secrétariat de la direction de son programme d'études : PK-3150 pour les programmes de premier cycle, PK-4150 pour les programmes de cycles supérieurs. Pour plus de détails sur la politique d'absence aux examens du Département d'informatique, consultez le site web suivant : http://info.uqam.ca/politiques
Intégrité académique
PLAGIAT Règlement no 18 sur les infractions de nature académique. (extraits)
Tout acte de plagiat, fraude, copiage, tricherie ou falsification de document commis par une étudiante, un étudiant, de même que toute participation à ces actes ou tentative de les commettre, à l'occasion d'un examen ou d'un travail faisant l'objet d'une évaluation ou dans toute autre circonstance, constituent une infraction au sens de ce règlement.
La liste non limitative des infractions est définie comme suit :
- la substitution de personnes;
- l'utilisation totale ou partielle du texte d'autrui en la faisant passer pour sien ou sans indication de référence;
- la transmission d'un travail pour fins d'évaluatiion alors qu'il constitue essentiellement un travail qui a déjà été transmis pour fins d'évaluation académique à l'Université ou dans une autre institution d'enseignement, sauf avec l'accord préalable de l'enseignante, l'enseignant;
- l'obtention par vol, manoeuvre ou corruption de questions ou de réponses d'examen ou de tout autre document ou matériel non autorisés, ou encore d'une évaluation non méritée;
- la possession ou l'utilisation, avant ou pendant un examen, de tout document non autorisé;
- l'utilisation pendant un examen de la copie d'examen d'une autre personne;
- l'obtention de toute aide non autorisée, qu'elle soit collective ou individuelle;
- la falsification d'un document, notamment d'un document transmis par l'Université ou d'un document de l'Université transmis ou non à une tierce persone, quelles que aoient les circonstances;
- la falsification de données de recherche dans un travail, notamment une thèse, un mémoire, un mémoire-création, un rapport de stage ou un rapport de recherche;
- Les sanctions reliées à ces infrations sont précisées à l'article 3 du Règlement no 18.
Les règlements concernant le plagiat seront strictement appliqués. Pour plus de renseignements, veuillez consulter les sites suivants : http://www.sciences.uqam.ca/etudiants/integrite-academique.html et http://www.bibliotheques.uqam.ca/recherche/plagiat/index.html