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Apprentissage Statistique SuperviséArticle de référence | Réf : H5012 v1
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Auteur(s) : Bruno SAUVALLE
Date de publication : 10 janv. 2020
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(2) - KLEINBERG (J.) - An Impossibility Theorem for Clustering, - in NIPS (2002).
(3) - ESTER (M.), KRIEGEL (H.P.), SANDER (J.), XU (X.) - A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise, - in KDD-96 Proceedings, p. 226-231 (1996).
(4) - TENENBAUM (J.B.), de SILVA (V.), LANGFORD (J.C.) - A Global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction, - SCIENCE, vol. 290, p. 2319 (2000).
(5) - ROWEIS (S.T.), SAUL (L.K.). - Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding, - SCIENCE, vol. 290, p. 2323-2326 (2000).
(6) - HINTON (G.E.), SALAKHUTDINOV (R.R.) - Reducing...
Pour les calculs ne faisant pas appel au deep learning et portant sur des volumes de données ne nécessitant pas un recours au calcul distribué, les deux outils logiciels de référence sont scikit-learn et R
La bibliothèque Spark Mlib comprend une adaptation de principaux algorithmes de machine learning (hors deep learning) à un environnement distribué et permettant donc le traitement de volumes de données très importants.
Pour ce qui concerne le deep learning, on citera les outils pytorch et tensorflow/ Keras. De très nombreux exemples de modèles pré-entraînés ainsi que les codes sources associés sont disponibles en libre accès sur la plateforme github.
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Conférences annuelles :
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