1. A propos du cours

1. Auteur : Frédéric - Ecole des Mines - Nancy
2. Type : Polycopié de cours universitaire
3. Langue : Français
4. Licence : Document académique - LORIA/CNRS

2. Courte description du cours

Cours complet sur l'apprentissage automatique couvrant les fondements théoriques, les méthodes statistiques et les algorithmes essentiels du machine learning avec approche pédagogique rigoureuse.

3. Longue description du cours

Ce polycopié de cours offre une introduction complète et rigoureuse à l'apprentissage automatique, en abordant à la fois les aspects théoriques et pratiques de cette discipline fondamentale de l'intelligence artificielle. Le document commence par poser les fondements mathématiques nécessaires, incluant les concepts de probabilités, de statistiques et d'optimisation qui sous-tendent les algorithmes d'apprentissage.

Le cours couvre en détail les principales catégories d'apprentissage : l'apprentissage supervisé avec les méthodes de régression et de classification, l'apprentissage non-supervisé incluant les techniques de clustering et de réduction de dimension, ainsi que les approches d'apprentissage par renforcement. Les algorithmes classiques sont présentés avec une approche pédagogique soignée : les k-plus proches voisins, les arbres de décision, les méthodes à noyaux et les réseaux de neurones.

Une attention particulière est portée aux aspects théoriques comme la théorie de l'apprentissage statistique, le compromis biais-variance, et les méthodes d'évaluation de performances. Les concepts de surapprentissage (overfitting) et de sous-apprentissage (underfitting) sont expliqués en détail, avec les techniques de régularisation pour y remédier.

Le document aborde également les méthodes ensemblistes comme le bagging et le boosting, ainsi que les sélection de features et les techniques de validation croisée. Chaque chapitre est illustré par des exemples concrets et des applications pratiques, permettant de bien comprendre l'implémentation et l'utilisation des différents algorithmes dans des contextes réels.

Ce cours s'adresse aux étudiants en informatique, mathématiques appliquées et ingénierie qui souhaitent acquérir une solide compréhension des principes fondamentaux du machine learning, tout en développant une vision critique des forces et limitations des différentes approches.

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