• séance du 15/01/08 : introduction, arbres de décision
• séances du 05/02/08 et du 12/02/08 : réseaux de neurones, démos.

• Projet: énoncé, page web, autres ressources plus générales ici.

• Les rapports doivent m’être envoyés par mail avant le jeudi 22 mai 2008 à 15h.

Ils ne doivent pas faire plus d’une dizaine de pages et doivent notamment :

• faire un rappel assez rapide des règles du jeu d’Othelloe
• mentionner les points stratégiques du jeu d’Othello
• expliquer comment l’apprentissage automatique peut aider à construire une bonne fonction d’évaluation
• décrire votre démarche d’apprentissage : qu’est-ce qui est pris en entrée ? quelles sont les classes ? quels sont les attributs/caractéristiques/critères que vous choisissez ? combien utilisez-vous d’exemples d’apprentissage, de test, etc ?
• décrire brièvement l’algorithme d’apprentissage utilisé et ses avantages/inconvénients par rapport à Othello et aux caractéristiques que vous avez définies
• décrire les résultats que vous obtenez : en utilisant les techniques d’estimation de l’erreur en généralisation vues en cours (validation croisée, hold-out, etc), donnez une estimation de la performance espérée de votre classifieur ; donner les résultats de votre joueur contre Ajax pour différents niveaux
• apporter une conclusion sur les limites de l’approches, les extensions que vous pouvez voir de votre programme, etc.

Le tournoi aura lieu le mardi 27 mai 2008 à partir de 9h30 , au CMI. Une description plus précise du déroulement du tournoi sera fournie sur cette page ultérieurement.

Seuls les exercices portant sur l’apprentissage statistique (et non la statistique inférentielle) sont à réviser pour le partiel.

• Examen 2005.
• Rattrapage 2005.
• Examen 2006.
• Rattrapage 2006.
• Examen 2007.

• TP : Amaury Habrard
• TD : Guillaume Stempfel