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Systèmes à bases de connaissancesArticle de référence | Réf : H5010 v1
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Auteur(s) : Fabien MOUTARDE
Date de publication : 10 févr. 2019
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Apprentissage statistique non superviséCet article fait partie de l’offre
Technologies logicielles Architectures des systèmes (215 articles en ce moment)
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L’apprentissage statistique supervisé est un ensemble de modèles et algorithmes qui a prouvé son utilité et sa puissance dans des domaines d’application de plus en plus variés. Il a donc (au même titre par exemple que les bases du traitement du signal) toute sa place dans la « boîte à outils » des techniques et algorithmes que tout ingénieur devrait dorénavant connaître, voire maîtriser un minimum. D’autant que c’est une des clefs pour ajouter de l’intelligence dans les produits et services, ce qui est un des enjeux actuels de l’innovation et de la compétition économique internationale.
Le domaine de l’apprentissage statistique est actuellement en plein essor, non seulement par le foisonnement de nouvelles applications, mais aussi par la grande vitalité et productivité des recherches sur les méthodes en elles-mêmes : de nouveaux modèles et algorithmes sont régulièrement inventés et présentés dans la communauté. C’est naturellement sur les méthodes d’apprentissage profond que se concentre la plus grande partie des innovations. Par ailleurs, autant l’apprentissage supervisé a fait de grandes avancées depuis le début du XXIe siècle et atteint une certaine maturité applicative, autant les marges de progrès sont encore considérables dans les deux autres grandes familles d’apprentissage statistique : apprentissage non-supervisé et apprentissage par renforcement. Comme l’illustre le succès d’AlphaGO (programme appris par renforcement et capable de battre le champion du monde de Go), c’est probablement de ces deux nouvelles frontières que viendra la prochaine révolution en apprentissage statistique.
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TECHNOLOGIES LOGICIELLES ARCHITECTURES DES SYSTÈMES
(1) - RUMELHART (D.E.), HINTON (G.E.), WILLIAMS (R.J.) - Learning representations by back-propagating errors. - Nature, 323 (6088) : 533-536 (1986).
(2) - CYBENKO (G.) - Approximation by superpositions of a sigmoidal function. - Mathematics of Control, Signals, and Systems, 2(4), 303-314 (1989).
(3) - QUINLAN (J.R.) - Induction of Decision Trees. - Machine Learning 1: 81-106 (1986).
(4) - BREIMAN (L.), FRIEDMAN (J.H.), OLSHEN (R.A.), STONE (C.J.) - Classification and regression trees. - Monterey, CA : Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software (1984).
(5) - BREIMAN (L.) - Random Forests. - Machine Learning 45 (1) : 5-32 (2001).
(6) - FREUND (Y.), SCHAPIRE (R.) - A decision-theoretic generalization of on-line...
Pour les algorithmes « classiques » d’apprentissage statistique, l’outil logiciel le plus riche (contenant des implémentations de la pluparts des modèles et algorithmes) et très couramment utilisé est :
Sci-Kit Learn (librairie Python), http://scikit-learn.org
Pour l’apprentissage profond de réseaux convolutionnels, les principales librairies utilisées (qui intègrent toutes une utilisation transparente des GPUs sur les ordinateurs qui en ont) sont :
Lasagne, http://lasagne.readthedocs.io
TensorFlow, https://www.tensorflow.org
KERAS, https://keras.io
PyTorch, https://pytorch.org/
NB : tous ces outils logiciels sont gratuits
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