Apprentissage non supervisé

Le cours comprend 6 séances de cours magirstraux où sont exposé plusieurs techniques d’apprentissage non-supervisé, et 7 séances de travaux pratiques (dont 3 en autonomie) permettant de mettre en œuvre ces techniques. Dans la première partie du cours, sont étudiées deux techniques de partitionnement classiques, à savoir l’algorithme de k-moyennes, et la classification probabiliste par apprentissage d’un modèle de mélange gaussien. Ensuite, nous introduisons les autoencodeurs, et enfin quatre modèles génératifs basés sur l’apprentissage profond : les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les normalizing flows (NF), les autoencodeurs variationnels (VAE) et les modèles de diffusion (DM).