Niveau d'étude
BAC +5
Composante
UFR Sciences et Techniques
Description
This course aims at providing advanced notions in machine learning related to dictionary learning for signal and image representation, matrix factorization for recommendation system and adapted recent convex optimization methods adapted to this task.
Objectifs
- Découvrir un panorama des méthodes récentes d'apprentissage statistique
- Maitriser l'apprentissage de dictionnaires pour la représentation des signaux et images (débruitage)
- Connaitre la factorisation de matrices (exemple des systèmes de recommandation)
Pré-requis obligatoires
- Data Mining
- Statistiques
- Traitement du Signal
Contrôle des connaissances
Contrôle continu
Compétences visées
- Introduction
- Démélange de sources audio
- Apprentissage, Régularisation et optimisation
- Régularisation L2 vs L1
- Exemple pénalité L1
- Sous gradient et dualité de Fenchel
- Dualité lagrangienne
- Régression parcimonieuse
- Ridge regression
- Lasso
- Méthode proximale pour l'optimisation
- Apprentissage de dictionnaires ou factorisation de matrices
- Méthodes alternées (MOD)
- Contraintes sur la décomposition (Alternate ISTA)
- Domaines d'application vus en cours
- Restauration d'images
- Systèmes de recommandation (factorisation de matrices)
- Débruitage de signaux (approximation parcimonieuse)