• Séance du 20 février 2012
  • feuille de TD
  • feuille de TP
  • Données d’apprentissage : X.txt, Y.txt
  • Fonction plot_line.m pour tracer une droite étant donné w et b (en l’absence de la fonction ezplot)

• Séance du 5 mars 2012
  • feuille de TD
  • feuille de TP

• Séance du 12 mars 2012
  • Kernel ridge regression, kernel perceptron

• Perceptrons.tar.bz2 (perceptron binaire et perceptron multiclasse)

Choisir 1 des 2 projets au choix :

• Détection de visages dans les images (sans openCV)
• Détection d’émotions

Un rapport de 4 pages au maximum est à rendre pour le vendredi 30 mars 2012. Il doit contenir les éléments suivants :

• Une présentation du sujet
• La méthodologie employée pour traiter le sujet :
  • Choix de la base d’apprentissage et description : nombre de classes, nombre de données, séparation en base d’apprentissage et test, etc.
  • Prétraitements effectués et justifications
  • Bibliothèques annexes utilisées
  • Choix de l’algorithme d’apprentissage
• Les performances du système développé. Pour cela, un protocole de mesure de la qualité du/des classifieur/classifieurs appris doit être proposé :
  • Découpage de la base d’apprentissage entre jeu d’apprentissage et jeu de test (données sur lesquelles on évalue le modèle appris)
  • Evolution des performances en fonction des paramètres du modèles (par exemple : le nombre d’itérations du perceptron, le nombre de pixels retenus, le nombre d’exemples d’apprentissage, etc).
  • Taux de bonnes classification sur des images provenant d’une autre base de données (dans le cas de la détection d’émotion, il peut s’agir de la performance du système sur des photos que vous prenez de vous, par exemple).
• Une discussion sur les limites du système appris et un moyen d’aller au-delà de ces limites pour améliorer la qualité du modèle appris.

Attention : il s’agit d’un projet d’apprentissage automatique et la description d’aspects purement logiciels – même si intéressants – n’est que d’un intérêt extrêmement marginal dans le rapport (comprendre : un projet sans interface graphique qui donne lieu à un rapport où une analyse fine des enseignements à tirer des performances du modèle appris sera mieux perçu qu’un projet joli dont le rapport s’attarde à raconter des histoires de fenêtres qui ne se rafraichissent pas, de fichiers qui ne se chargent pas, etc).