Auteurs : Clausel, Marianne (Auteur de la Conférence)
CIRM (Editeur )
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 :
68-06
- Proceedings, conferences, collections, etc.
68T05
- Learning and adaptive systems
93B47
- Iterative learning control
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Informations sur la Rencontre
Nom de la rencontre : Mathematics, Signal Processing and Learning / Mathématiques, traitement du signal et apprentissage Organisateurs de la rencontre : Anthoine, Sandrine ; Chaux, Caroline ; Mélot, Clothilde ; Richard, Frédéric Dates : 25/01/2021 - 29/01/2021
Année de la rencontre : 2021
URL Congrès : https://conferences.cirm-math.fr/2472.html
DOI : 10.24350/CIRM.V.19704403
Citer cette vidéo:
Clausel, Marianne (2021). Basics in machine learning - lecture 1. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.19704403
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19704403
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Bibliographie