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| ELEN0062-1 | Apprentissage inductif appliqué
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| Durée : | 30h Th, 30h Pr |
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| Crédits/ECTS : |
| Master en ingénieur civil biomédical, à finalité approfondie, 2e année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Master en ingénieur civil électricien, à finalité approfondie, 2e année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Master en ingénieur civil en informatique, à finalité approfondie, 2e année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Master en sciences informatiques, à finalité approfondie, 2e année | | Premier quadrimestre | | 6 |
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| Master en bioinformatique et modélisation, à finalité approfondie, 1re année | | Premier quadrimestre | | 6 |
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| Master en statistiques, orientation générale, à finalité approfondie, 2e année | | Premier quadrimestre | | 6 |
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| Master en statistiques, orientation générale, à finalité spécialisée, 2e année | | Premier quadrimestre | | 6 |
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| Master en statistiques, orientation générale, à finalité spécialisée, 2e année | | Toute l'année | | 6 |
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| Titulaire(s) : | Pierre Geurts, Louis Wehenkel |
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| Langue : | Langue française |
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| Aperçu général : | L'apprentissage inductif désigne la construction automatique d'une solution générale d'un problème à partir de solutions d'instances particulières de ce problème. Les applications en sont nombreuses: extraction de règles de diagnostic médical de relevés médicaux de patients; bioinformatique; construction de procédures d'allocation de crédits bancaires à partir de bases de données de clients; vision par ordinateur; modélisation, optimisation, contrôle de processus complexes; synthèse automatique de programmes; extraction d'expertise humaine... La partie théorique du cours introduit les différents types de problèmes d'apprentissage (exploration de données, classification automatique, approximation), le principes sous-jacents (biais/vartiance, validation) et les grandes classes de méthodes complémentaires (statistiques, symboliques, neuronales). Les travaux pratiques permettent aux étudiants de se familiariser avec ces dernières en les appliquant à diverses bases de données réelles. |
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| Organisation : | 1er semestre |
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| Remarques : | Page web : http://www.montefiore.ulg.ac.be/~lwh/AIA |
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