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Cours classification m learning intro 16

Machine learning et Data Mining Introduction Jamal Atif jamal atif dauphine fr Certi ?cat Data Science Université Paris-Dauphine Jamal Atif CDS -Dauphine CPlan Introduction Introduction L ? ADM qu ? est-ce que c ? est L ? ADM pourquoi Types de données exploitées et de connaissances extraites Exemples de données disponibles exploitées Types de connaissances extraites Familles d ? approches Apprentissage supervisé Apprentissage non-supervisé Jamal Atif CDS -Dauphine CPlan Introduction ADM c ? est quoi Introduction L ? ADM qu ? est-ce que c ? est L ? ADM pourquoi Types de données exploitées et de connaissances extraites Exemples de données disponibles exploitées Types de connaissances extraites Familles d ? approches Apprentissage supervisé Apprentissage non-supervisé Jamal Atif CDS -Dauphine CIntroduction ADM c ? est quoi Le Machine Learning et Data Mining qu ? est- ce que c ? est Jamal Atif CDS -Dauphine CIntroduction ADM c ? est quoi Question de vocabulaire Attention historiquement plusieurs points de départ ? domaine récent dont le vocabulaire n ? est pas ?xé évolution rapide domaine applicatif versus domaine de recherche Jamal Atif CDS -Dauphine CIntroduction ADM c ? est quoi Question de vocabulaire reconnaissance des formes pattern recognition analyse de données apprentissage automatique machine learning fouille de données data mining intelligence arti ?cielle statistique ?? domaines di ?érents avec des intersections plus ou moins grandes Data Sciences Jamal Atif CDS -Dauphine CDans ce cours Introduction ADM c ? est quoi Dé ?nition Ensemble de techniques permettant l ? extraction de connaissances sous la forme de modèles à partir de grandes masses de données Ces modèles peuvent être de nature descriptive permettant d ? expliquer le comportement actuel des données prédictive comportement futur des données Jamal Atif CDS -Dauphine CPlan Introduction L ? ADM pourquoi Introduction L ? ADM qu ? est-ce que c ? est L ? ADM pourquoi Types de données exploitées et de connaissances extraites Exemples de données disponibles exploitées Types de connaissances extraites Familles d ? approches Apprentissage supervisé Apprentissage non-supervisé Jamal Atif CDS -Dauphine CPourquoi l ? ADM Dans l ? industrie Introduction L ? ADM pourquoi Carte de crédit tous les achats sont enregistrés détection des fraudes comportement à risque ciblage accord de prêt Navigation Web historique de la navigation ciblage marketing optimisation des sites du traf ?c Jamal Atif CDS -Dauphine CPourquoi l ? ADM Pour la science Introduction L ? ADM pourquoi fMRI functional Magnetic Resonance Imaging variation de pression sanguine en réponse à des stimuli brain computer interface Big Science détecteur ATLAS du CERN M événements par secondes Mo par événement Po de données générées par secondes à analyser même situation en biologie astronomie Jamal Atif CDS -Dauphine CPourquoi l ? ADM Pour la société Introduction L ? ADM pourquoi tous les textes et discussion du parlement européen sont disponibles avec leur traduction interprétation corpus parallèle les phrases sont alignés utilisable pour apprendre des dictionnaires des systèmes de traduction automatique des mémoires de traduction ? analyse politique ? des données Jamal Atif CDS -Dauphine CEt