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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.
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12 hours
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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.

Learning outcomes

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

Contributors

Instructors

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

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Last updated: 1/23/2025
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