Cours : Apprentissage automatique et classification

Cette présentation se veut un cours introductif aux principes de l’apprentissage automatique et de la classification automatique qui en découle. Il s’agit ici d’expliquer comment, à partir de données, un algorithme est capable de construire un modèle qui permettra de prendre des décisions en lien avec une tâche spécificique.

Les notions de base de l’apprentissage supervisé, qui nécessite des données d’apprentissage annotées, et l’apprentissage non supervisé, qui s’appuie sur des données brutes, seront exposées.

Quelques outils parmi les plus utilisés pour le traitement de la parole seront enfin présentés.

Les diapositives utilisées lors de la séance sont disponibles en suivant ce lien.

TP : Apprentissage automatique

Sujet du TP disponible ici

Pour les plus avancées, voici les données subsidiaires et un script pour y appliquer un algorithme de classification ascendante et un autre script du même auteur qui effectue une classification supervisée dans l’esprit du sujet de TP initial.