Formation en 2 jours
- S’approprier un cadre théorique pour la réduction de dimension simple, supervisée et non linéaire.
- Comprendre les algorithmes de l’analyse en composantes principales,de la régression inverse par tranches et des modèles auto-associatifs.
TARIFS*
- Industriel : 1500 €
- Chercheur : 1275 €
- Étudiant : 750 €
- Bonnes connaissances en algèbre
PUBLIC
- Ingénieur
- Chercheur
- 22 au 23 juin 2023
- 12 au 13 octobre 2023
LIEU
Paris, Salle Solferino
RESPONSABLE
Sylvain GIRARD
*Retrouvez toutes les informations dans le catalogue des formations disponible ici. En cas de formation en présentiel, le déjeuner est compris dans le tarif.
Programme
- Étape 1 [Matinée 1] : Motiver la démarche et poser le cadre
- La grande dimension provient de la complexité ou du caractère fonctionnelle
- Problèmes directs, inverses et «locaux»
- Qu’est-ce au juste que la dimension d’un ensemble ? Distinguer la dimension «linéaire» de la dimension topologique.
- Rudiments sur les variétés différentielles
- Étape 2 [Matinée 1] : S’approprier les outils fondamentaux
- Recherche de direction optimale ou préservant une propriété
- Décomposition aux valeurs singulières (SVD, pour *singular value decomposition*)
- Métriques et voisins
- Étape 3 [Matinée et après-midi 1] : Maîtriser la réduction de dimension linéaire simple
- Analyse en composante principales (*proper orthogonal decomposition*, décomposition de Karuhnen-Loève…)
- Comparer les différents points de vue : statistique, algébrique, analytique, géométrique, topologique.
- Exercices pratiques
- Cerner les limites de réduction de dimension linéaire simple
- Étape 4 [Après-midi 1 et Matinée 2] : Comprendre la supervision de la réduction de dimension
- Compression de donnée et régression : des finalités (et des moyens) différents
- Régression inverse par tranche (SIR, pour *sliced inverse regression*)
- Exercices pratiques
- Projection préservant une topologie (TIP, pour *Topology Invariant Projection*)
- Réduction «auto-supervisée»
- Étape 5 [Matinée 2] : Introduire la non-linéarité par des fonctions de rattrapage
- Modèle auto-associatif (AAM)
- État de l’art et limites connues
- Exercices pratiques
- Étape 6 [Après-midi 2] : Introduire la non-linéarité par le «tranchage»
- Retour sur la SIR, parallèle avec les splines
- Un tranchage supervisé : les arbres et forêt aléatoires
- Forêt de réduction de dimension
- Étape 7 [Après-midi 2] : Situer la réduction de dimension par rapport aux réseaux de neurones
- Similitude de raisonnement d’ensemble et différences fondamentales
- Parallèle avec les auto-encodeurs
- Vers des méthodes hybrides ?
Demande d'inscription
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