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Appliquez l’apprentissage statistique aux objets connectés

Grâce à des exemples concrets, découvrez les principaux concepts de l'apprentissage statistique et les différentes techniques d’apprentissage non-supervisé et supervisé.
Moyenne
12 heures
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Pour concevoir et créer l'application intelligente de vos rêves, il faut apprendre à une machine à apprendre à partir de données. Il faut savoir utiliser ces données pour élaborer un modèle statistique de prédiction et évaluer ces capacités avant de l'exploiter dans votre application.

Comment apprend-on aux machines ?

Ce cours est conçu pour vous apprendre comment l’apprentissage automatique, ou Machine Learning, est utilisé pour programmer certaines fonctionnalités des machines comme la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale ou la détection d'activités.

Nous commencerons par le vocabulaire de l’apprentissage statistique et les principaux concepts, comme l’apprentissage supervisé/non-supervisé, la notion de généralisation d’un modèle, le surapprentissage ou la régularisation.

Vous comprendrez ensuite de façon guidée et progressive les principales méthodes d’apprentissage statistique, notamment  la méthode des K-Means, la régression linéaire régularisée ou les SVM. Vous les mettrez en pratique à travers des activités.

Objectifs pédagogiques

  • Décrire la démarche et la méthodologie de l'apprentissage statistique
  • Mettre en place un modèle d'apprentissage statistique adapté à son besoin

Contributeurs

Professeurs

Stephane Canu

Fondateur du département « informatique » de l'INSA de Rouen Normandie, Stéphane Canu est Professeur des universités à l'INSA de Rouen

Gilles Gasso

Professeur des Universités à l'INSA Rouen, Gilles Gasso a créé le Mastère Spécialisé "Expert en Science des Données" de l'INSA Rouen

Créé par

Mis à jour le 23/01/2025
Licence

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Appliquez l’apprentissage statistique aux objets connectés

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