Programmé en UVF4B413, UVF4B415
Présentation :
Ce module, commun aux parcours image, biomédical et finances, présente différentes méthodes de traitement applicables aux données hétérogènes comportant des informations, voire des connaissances, dans l’objectif de modéliser au mieux un problème d‘extraction de patterns potentiellement utiles et préalablement inconnus, en fonction des contraintes déterminées par les données et par l’application.
Les réseaux bayésiens sont introduits, suivis par l’analyse et l’application des algorithmes évolutionnaires. La fusion de l'information aborde les concepts des sources d'imperfection et d'incertitude, ainsi que les architectures de systèmes de fusion de l'information. Le problème de la fouille de données est présenté, suivi des outils de base permettant l’exploration initiale des données, avant d’appliquer les méthodes de classification et de clustering.
Objectifs pédagogiques :
- Savoir analyser des données issues de l'observation du monde réel, à partir de différents systèmes de perception.
- Décider de la méthode de traitement à leur appliquer selon que le contexte concerne : le domaine général du traitement d’image ; le domaine biomédical ; et le domaine financier.
Volume horaire :
33h
Contenu détaillé :
Bases de la fouille de données (12h): définitions, information, décision, types de données, méthodologie de la fouille de données, indices de description des données, exploration visuelle, similarité, classification, arbre de décision, classificateur bayesien naif, clustering, k-means, clustering hiérarchique.
Traitement et fusion de l'information (6h) : information et sources d'imperfection, fusion de l'information, raisonnement flou et fusion multi-capteur en imagerie, exemples de systèmes réels nécessitant la fusion multi-capteurs, applications en imagerie médicale et satellitaire.
Réseaux Bayésiens (6h).
Algorithmes évolutionnaires (9h).
Année 2016/2017
Dernière mise à jour le 08-FEB-16
Validation par le responsable de programme le
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