Chapitre2-Apprentissage Automatique
Chapitre2-Apprentissage Automatique
Chapitre2-Apprentissage Automatique
Introduction a
Chapitre 2
l’intelligence
Apprentissage Automatique et ses Applications
Artificiele
embarque
Dr. CHEKIR Amira
Chekir.amira@gmail.com
2022-2023
Apprentissage Automatique et ses Applications
Données d’Apprentissage
Les données d’apprentissage sont, souvent, réparties en 3 catégories :
L’ensemble d’apprentissage ou population d’entrainement : constitue l’ensemble des
candidats ou exemples (images, attributs, DB, …) utilisés pour générer le modèle
d’apprentissage.
l’ensemble de Test est constitué des candidats sur lesquels sera appliqué le modèle
d’apprentissage (pour tester et corriger l'algorithme).
L’ensemble de validation peut être utilisé lors de l'apprentissage (comme sous
population de l'ensemble d'apprentissage) afin de valider (intégrer) le modèle et
d'éviter le sur-apprentissage.
Types d’Apprentissage
Apprentissage Supervisé : Cette approche a pour objectif la conception d’un modèle
reliant des données d'apprentissage à un ensemble de valeurs de sortie (un
comportement).
Apprentissage Non-Supervisé : Il vise à concevoir un modèle structurant l'information.
La différence ici est que les comportements (ou catégories ou encore les classes) des
données d'apprentissage ne sont pas connus, c’est ce que l’on cherche à trouver.
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Types d’Apprentissage
Apprentissage Semi-Supervisé : Les données d'entrée sont constituées d'exemples
étiquetés et non étiquetés.
Apprentissage par Renforcement : Les données en entrée sont les mêmes que pour
l'apprentissage supervisé, cependant l’apprentissage est guidé par l’environnement
sous la forme de récompenses ou de pénalités données en fonction de l’erreur
commise lors de l'apprentissage.
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Apprentissage supervisé
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Exemple motivation
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Exemple motivation
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Exemple motivation
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Types de prédiction
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Types de prédiction
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Apprentissage supervisé
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Apprentissage supervisé
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Apprentissage supervisé
Régression : lorsque le résultat supervisé que l'on cherche à estimer est une valeur
dans un ensemble continu de réels.
Classification : lorsque l'ensemble des valeurs de sortie est discret. Ceci revient à
attribuer une classe (aussi appelée étiquette ou label) pour chaque vecteur d'entrée.
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Mais, le problème peut également être non séparable de manière linéaire comme illustré dans la
figure . Dans ce cas, il faut utiliser d'autres types de classifieurs, souvent plus longs à paramétrer, mais
qui obtiennent des résultats plus précis
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Régression Linéaire
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Principe de la régression
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Principe de la régression
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Principe de la régression
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Principe de la régression
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Exemple
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Exemple
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Exemple
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Classification
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Classificateur de Bayes
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Validation d’un classificateur
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Machine à vecteurs de supports
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Apprentissage non supervisé
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