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Cours.Semaine3 History

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Le poly du cours : [[(Attach:)2018_MAPSI_Cours3.pdf | cours3.pdf]]
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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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Le poly du cours : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours3.pdf | cours3.pdf]]
et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours3_4.pdf | cours3_4.pdf]]
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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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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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et le poly en version 4 slides / page : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours3_4.pdf | cours3_4.pdf]]
Changed lines 19-21 from:
Le poly du cours : [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours3.pdf | cours3.pdf]]

to:
Le poly du cours : [[(Attach:)2015_MAPSI_Cours3.pdf | cours3.pdf]]

Changed lines 32-34 from:
Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD3.pdf | TD3.pdf]]

to:
Recueil de TD : [[(Attach:)2015_MAPSI_TD3.pdf | TD3.pdf]]

Changed lines 37-38 from:
Enoncé du TME : [[Cours.TME3 | TME3]]
to:
* Enoncé du TME : [[Cours.TME3 | TME3]]
* Soumission des TME : %target=_blank% [[http://www-desir.lip6.fr/~gonzales/teaching/mapsi/soumission/soumission.php | lien]]%%
Added line 34:
Changed lines 37-38 from:

Enoncé du TME : : [[Cours.TME3 | TME3]]
to:
Enoncé du TME : [[Cours.TME3 | TME3]]
Changed lines 30-31 from:
!!!%section%TD / TME%%
to:
!!!%section%TD%%
Changed lines 34-39 from:
to:
!!!%section%TME%%


Enoncé du TME :  : [[Cours.TME3 | TME3]]

Added line 42:
# Christopher M. Bishop (2008) « Pattern Recognition And Machine Learning », 2ème édition, Springer
Changed lines 19-21 from:
Le poly du cours : [[(Attach:)cours3.pdf]]

to:
Le poly du cours : [[(Attach:)2014_MAPSI_Cours3.pdf | cours3.pdf]]

Added lines 28-32:


!!!%section%TD / TME%%

Recueil de TD : [[(Attach:)2014_MAPSI_TD3.pdf | TD3.pdf]]
Added lines 1-31:
%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%%