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Basics in machine learning - practical session 2
Multi angle
Auteurs : Clausel, Marianne (Auteur de la conférence)
CIRM (Editeur )
68-06 - Proceedings, conferences, collections, etc.
68T05 - Learning and adaptive systems
93B47 - Iterative learning control
CIRM (Editeur )
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Résumé :
This course introduces fundamental concepts in machine learning and presents some classical approaches and algorithms. The scikit-learn library is presented during the practical sessions. The course aims at providing fundamental basics for using machine learning techniques.
Class (4h)
General Introduction to Machine Learning (learning settings, curse of dimensionality, overfitting/underfitting, etc.)
Overview of Supervised Learning: True risk/Empirical risk, loss functions, regularization, sparsity, norms, bias/variance trade-off, PAC generalization bounds, model selection.
Classical machine learning models: Support Vector Machines, Kernel Methods, Decision trees and Random Forests.
An introduction to uncertainty in ML: Gaussian Processes, Quantile Regression with RF
Labs (4h)
Introduction to scikit-learn
Classical Machine learning Models with scikit-learn
Uncertainty in ML
Codes MSC : Class (4h)
General Introduction to Machine Learning (learning settings, curse of dimensionality, overfitting/underfitting, etc.)
Overview of Supervised Learning: True risk/Empirical risk, loss functions, regularization, sparsity, norms, bias/variance trade-off, PAC generalization bounds, model selection.
Classical machine learning models: Support Vector Machines, Kernel Methods, Decision trees and Random Forests.
An introduction to uncertainty in ML: Gaussian Processes, Quantile Regression with RF
Labs (4h)
Introduction to scikit-learn
Classical Machine learning Models with scikit-learn
Uncertainty in ML
68-06 - Proceedings, conferences, collections, etc.
68T05 - Learning and adaptive systems
93B47 - Iterative learning control
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Informations sur la Vidéo
Réalisateur : Hennenfent, GuillaumeLangue : Anglais Date de Publication : 22/02/2021 Date de Captation : 28/01/2021 Sous Collection : Research School Catégorie arXiv : Machine Learning Domaine(s) : Informatique Format : MP4 (.mp4) - HD Durée : 01:25:24 Audience : Chercheurs Download : https://videos.cirm-math.fr/2021-01-26_Clausel_4.mp4 
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Informations sur la Rencontre
Nom de la Rencontre : Mathematics, Signal Processing and Learning / Mathématiques, traitement du signal et apprentissageOrganisateurs de la Rencontre : Anthoine, Sandrine ; Chaux, Caroline ; Mélot, Clothilde ; Richard, Frédéric Dates : 25/01/2021 - 29/01/2021 Année de la rencontre : 2021 URL de la Rencontre : https://conferences.cirm-math.fr/2472.html
Données de citation
DOI : 10.24350/CIRM.V.19704703Citer cette vidéo: Clausel, Marianne (2021). Basics in machine learning - practical session 2. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.19704703 URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19704703 |
Voir Aussi
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- [Multi angle] Basics in machine learning - lecture 2 / Auteur de la conférence Clausel, Marianne.
- [Multi angle] Basics in machine learning - lecture 1 / Auteur de la conférence Clausel, Marianne.
Bibliographie
