{"id":40,"date":"2021-05-12T11:13:33","date_gmt":"2021-05-12T09:13:33","guid":{"rendered":"https:\/\/pagesperso.litislab.fr\/lheutte\/?page_id=40"},"modified":"2021-05-12T11:16:51","modified_gmt":"2021-05-12T09:16:51","slug":"tp-apprentissage-m1-sd","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/pagesperso.litislab.fr\/lheutte\/enseignements\/tp-apprentissage-m1-sd\/","title":{"rendered":"TP Apprentissage M1 SD"},"content":{"rendered":"\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Objectifs<\/h3>\n\n\n\n<p>Programmer les m\u00e9thodes d&rsquo;apprentissage vues en cours (estimation de gaussiennes, kppv, s\u00e9paration lin\u00e9aire, MLP), \u00e9valuer leurs performances sur des jeux de donn\u00e9es test, comparer les m\u00e9thodes, &#8230;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Evaluation<\/h3>\n\n\n\n<p>Rapport pr\u00e9sentant l&rsquo;impl\u00e9mentation algorithmique des m\u00e9thodes, les r\u00e9sultats obtenus ainsi qu&rsquo;une discussion des r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Donn\u00e9es de travail<\/h3>\n\n\n\n<p>On dispose pour 3 probl\u00e8mes de classification \u00e0 5 classes {1,2,3,4,5} dans RxR de 100 \u00e9chantillons par classe pour l&rsquo;apprentissage (data_tp{1,2,3}_app.txt) et 100 \u00e9chantillons par classe pour le test (data_tp{1,2,3}_dec.txt) des classifieurs (archive.zip).<br>On peut visualiser la r\u00e9partition de ces \u00e9chantillons (data_tp{1,2,3}_{app,dec}.gif).<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Estimation de gaussiennes<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Programmer un classifieur par distance euclidienne minimum. Le tester sur les 3 jeux de donn\u00e9es. Evaluer ses performances (taux d&rsquo;erreur en Top1 et Top2, matrice de confusion). Conclusion.<\/li><li>Programmer un classifieur par distance de Mahalanobis minimum. Le tester sur les 3 jeux de donn\u00e9es. Evaluer ses performances (taux d&rsquo;erreur en Top1 et Top2, matrice de confusion). Conclusion.<\/li><li>Comparer les performances des deux classifieurs notamment en dissociant l&rsquo;analyse sur les 3 jeux de donn\u00e9es. Conclusion.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">K plus proches voisins<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Programmer un 1ppv. Le tester sur les 3 jeux de donn\u00e9es. Evaluer ses performances (taux d&rsquo;erreur, matrice de confusion). Conclusion.<\/li><li>Programmer un 5ppv. Le tester sur les 3 jeux de donn\u00e9es. Evaluer ses performances (taux d&rsquo;erreur en Top1 et Top2, matrice de confusion). Conclusion.<\/li><li>On souhaite maintenant d\u00e9terminer la meilleure valeur de k sur chacun des 3 jeux de donn\u00e9es. D\u00e9terminer par validation crois\u00e9e (4 fold) sur les donn\u00e9es d&rsquo;apprentissage cette valeur de k. Evaluer les performances (taux d&rsquo;erreur).<\/li><\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">S\u00e9paration lin\u00e9aire<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Programmer l&rsquo;algorithme d&rsquo;apprentissage du perceptron vu en cours sur les donn\u00e9es tp3. On \u00e9tudiera en particulier 2 fa\u00e7ons de s\u00e9parer les classes:<ul><li>en cherchant un hyperplan qui s\u00e9pare une classe d&rsquo;une autre (soit pour 5 classes, 5*4\/2 hyperplans \u00e0 d\u00e9terminer);<\/li><li>en cherchant un hyperplan qui s\u00e9pare une classe de toutes les autres (soit pour 5 classes, 5 hyperplans \u00e0 d\u00e9terminer).<\/li><\/ul><\/li><li>Afficher le r\u00e9sultat de ces 2 apprentissages sur la base d&rsquo;apprentissage et sur la base de test.&nbsp;Evaluer ses performances (taux d&rsquo;erreur, matrice de confusion).&nbsp;<\/li><li>Appliquer cet algorithme sur les donn\u00e9es tp1 et tp2. Que constatez-vous ? Modifier l&rsquo;algorithme pour qu&rsquo;il converge vers une solution. Afficher le r\u00e9sultat. Evaluer les performances (taux d&rsquo;erreur, matrice de confusion) sur les donn\u00e9es tp1 et tp2. Conclusion.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Perceptron multi-couches<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Programmer l&rsquo;algorithme d&rsquo;apprentissage d&rsquo;un MLP 2-3-5 sur les donn\u00e9es tp3. Evaluer ses performances.<\/li><li>Etudier l&rsquo;influence du nombre de neurones de la couche cach\u00e9e sur les performances. Comparer votre algorithme sur les donn\u00e9es tp1 et tp2.<\/li><li>Etendre l&rsquo;algorithme d&rsquo;apprentissage \u00e0 2 couches cach\u00e9es. Comparer avec l&rsquo;algorithme initial sur les donn\u00e9es tp1, tp2 et tp3.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Synth\u00e8se<\/h3>\n\n\n\n<p>Comparer les performances obtenues (temps de calcul, taux d&rsquo;erreur, matrice de confusion,&#8230;) par chacune des m\u00e9thodes sur les 3 jeux de donn\u00e9es. Conclusion.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Objectifs Programmer les m\u00e9thodes d&rsquo;apprentissage vues en cours (estimation de gaussiennes, kppv, s\u00e9paration lin\u00e9aire, MLP), \u00e9valuer leurs performances sur des jeux de donn\u00e9es test, comparer les m\u00e9thodes, &#8230; Evaluation Rapport pr\u00e9sentant l&rsquo;impl\u00e9mentation algorithmique des m\u00e9thodes, les r\u00e9sultats obtenus ainsi qu&rsquo;une &hellip; <a href=\"https:\/\/pagesperso.litislab.fr\/lheutte\/enseignements\/tp-apprentissage-m1-sd\/\">Continuer la lecture <span class=\"meta-nav\">&rarr;<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":38,"menu_order":6,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"onecolumn-page.php","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"class_list":["post-40","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>TP Apprentissage M1 SD - Page personnelle de Laurent Heutte<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/pagesperso.litislab.fr\/lheutte\/enseignements\/tp-apprentissage-m1-sd\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"TP Apprentissage M1 SD - Page personnelle de Laurent Heutte\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Objectifs Programmer les m\u00e9thodes d&rsquo;apprentissage vues en cours (estimation de gaussiennes, kppv, s\u00e9paration lin\u00e9aire, MLP), \u00e9valuer leurs performances sur des jeux de donn\u00e9es test, comparer les m\u00e9thodes, &#8230; 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