Cours
Enoncé du TME : : [[Cours.TME3 | TME3]]
!!!%section%TD / TME%%
Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD3.pdf | TD3.pdf]]
Cours.Semaine3 History
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* Enoncé du TME version 2020 : [[(Attach:)2020_tme3.zip | 2020_tme3.zip]]
* Enoncé du TME version 2020 : [[(Attach:)2020_tme3.zip | 2020_tme3.zip]]
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Le poly du cours : [[(Attach:)2018_MAPSI_cours3.pdf | cours3.pdf]]
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et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)
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Le poly du cours : [[(Attach:)2020_MAPSI_cours3.pdf | cours3.pdf]]
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* Enoncé du TME : [[Cours.TME3 | TME3]]
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
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* Enoncé du TME :
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Le poly du cours : [[(Attach:)2018_MAPSI_cours3.pdf | cours3.pdf]]
et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)2018_MAPSI_cours3_4.pdf | cours3_4.pdf]]
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et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours3_4.pdf | cours3_4.pdf]]
et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)
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Le poly du cours : [[(Attach:)2018_MAPSI_Cours3.pdf | cours3.pdf]]
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et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)2018_MAPSI_Cours3_4.pdf | cours3_4.pdf]]
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Recueil de TD : [[(Attach:)2015_MAPSI_TD3.pdf | TD3.pdf]]
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Recueil de TD : cf semaine 1 (poly complet)
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Le poly du cours : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours3.pdf | cours3.pdf]]
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Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD3.pdf | TD3.pdf]]
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Recueil de TD : [[(Attach:)2015_MAPSI_TD3.pdf | TD3.pdf]]
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Enoncé du TME : [[Cours.TME3 | TME3]]
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* Enoncé du TME : [[Cours.TME3 | TME3]]
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
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Enoncé du TME
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Enoncé du TME : [[Cours.TME3 | TME3]]
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!!!%section%TD%%
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Enoncé du TME : : [[Cours.TME3 | TME3]]
Enoncé du TME : : [[Cours.TME3 | TME3]]
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# Christopher M. Bishop (2008) « Pattern Recognition And Machine Learning », 2ème édition, Springer
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Le poly du cours : [[(Attach:)cours3.pdf]]
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Le poly du cours : [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours3.pdf | cours3.pdf]]
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!!!%section%TD / TME%%
Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD3.pdf | TD3.pdf]]
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%define=course_topic color=red%
%define=section color=blue%
!!Cours 3 : Maximum de vraisemblance / maximum ''a posteriori''
!!!%section%Contenu du cours%%
# %course_topic%''Vraisemblance pour la prise de décision'' : %%
on montre ce qu'est une vraisemblance et comment elle peut être utilisée
pour décider entre plusieurs alternatives laquelle paraît la meilleure.
# %course_topic%''Estimation de paramètre par max de vraisemblance'' : %%
c'est un classique en apprentissage, particulièrement utilisé en
intelligence artificielle.
# %course_topic%''Estimation de paramètre par maximum a posteriori'' : %%
L'idée est similaire à l'estimation par max de vraisemblance, à ceci
près que l'on a un apriori sur les paramètres possibles. Cette technique
s'avère particulièrement utile lorsque l'on réalise des apprentissages
avec de petites bases de données.
Le poly du cours : [[(Attach:)cours3.pdf]]
!!!%section%Quelques exemples abordés en cours%%
# simulation de la conduite automobile d'un joueur dans un jeu vidéo
# système de recommandation de films
# classification d'images par signature spectrale
# suivi d'objets dans des séquences vidéos
!!!%section%Bibliographie%%
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!!Cours 3 : Maximum de vraisemblance / maximum ''a posteriori''
!!!%section%Contenu du cours%%
# %course_topic%''Vraisemblance pour la prise de décision'' : %%
on montre ce qu'est une vraisemblance et comment elle peut être utilisée
pour décider entre plusieurs alternatives laquelle paraît la meilleure.
# %course_topic%''Estimation de paramètre par max de vraisemblance'' : %%
c'est un classique en apprentissage, particulièrement utilisé en
intelligence artificielle.
# %course_topic%''Estimation de paramètre par maximum a posteriori'' : %%
L'idée est similaire à l'estimation par max de vraisemblance, à ceci
près que l'on a un apriori sur les paramètres possibles. Cette technique
s'avère particulièrement utile lorsque l'on réalise des apprentissages
avec de petites bases de données.
Le poly du cours : [[(Attach:)cours3.pdf]]
!!!%section%Quelques exemples abordés en cours%%
# simulation de la conduite automobile d'un joueur dans un jeu vidéo
# système de recommandation de films
# classification d'images par signature spectrale
# suivi d'objets dans des séquences vidéos
!!!%section%Bibliographie%%