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Semaine 5

Semaine 5#

Consignes#

Avant mardi 27 février à 23h59:

  • Relire les diapos du cours 5

  • Rendu final du mini-projet 1. Vous devrez avoir déposé votre version finale du dossier Semaine4 sur GitLab.

  • Préparer les données pour le Projet 2.

Travail à faire pendant les vacances#

Choix du jeu de données pour le projet 2 et préparation des données: il consistera typiquement d’images ou photographies que vous aurez prises vous-même ou que vous aurez collectées sur internet. Les vacances sont l’occasion de prendre ces dites photos. Quelques consignes:

  • Les photos doivent toutes être au même format (paysage ou portrait). Le plus simple c’est qu’elles soient toutes prises par le même téléphone portable.

TP: fin du mini-projet 1#

La semaine précédente, vous avez appliqué le schéma VI-MÉ-RÉ-BAR – [VI]sualisation, [MÉ]trique, [Ré]férence, [BAR]res d’erreur – pour la classification de votre propre jeu de données. Vous avez :

  • Fait quelques essais avec un des jeux de données fournis

  • Déroulé l’analyse de données avec des attributs simples (par exemple rougeur et élongation) ainsi qu’un premier classifieur, afin d’obtenir votre référence: sans chercher à optimiser, quelle performance de classification obtient-on?

  • Implémenté d’autres attributs et déroulé à nouveau l’analyse pour obtenir une meilleure performance.

Objectifs#

L’objectif de cette deuxième semaine de mini-projet est de mettre en application le cours de cette semaine en explorant d’autres classificateurs. Vous pouvez au choix:

  • Implémenter l’un des classificateurs décrits dans le cours:

    • OneR(**)

    • KNN: k-plus proches voisins (*)

    • Arbre de décision (*)

    • Fenêtre de Parzen (*)

    • Perceptron (**)

  • Essayer plusieurs autres classificateurs fournis par Scikit-Learn comme par exemple:

    • Autre méthode de noyau (****)

    • Perceptron multi-couche (****)

Au travail!#

  • [ ] Vérifiez votre inscription en binôme dans le document partagé. La procédure pour le partage du TP est détaillée en Semaine2.

  • [ ] Révisez les bonnes pratiques vues en semaine 3.

  • [ ] Partez à la découverte des classificateurs.

  • [ ] Reprenez votre analyse de la semaine dernière dans la feuille analyse de donnees avec vos propres classificateurs.

Voir aussi

Pour en savoir plus et pour des suggestions sur comment travailler en binôme, veuillez vous référer à la page web.

Barême indicatif /20#

  • 1_tableaux.md : 1,5 points

  • 2_images.md : 2 points

  • 3_features.md : 1 point

  • 4_analyse_de_données.md : 10 points

  • 5_classificateur.md : 4 points (+ 3 points bonus pour le OneR)

  • index (semaine 4) : 1,5 points

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