Apprentissage Machine: de la théorie à la pratique

International audienceCet ouvrage présente les fondements scientifiques de la théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Nous avons eu ici le souci de fournir un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans cette sphère. Mais cette étude ne se limite pas à présenter ces fondements, vous trouverez ainsi quelques programmes des algorithmes classiques proposés dans ce manuscrit, écrits en langage C (langage à la fois simple et populaire), et à destination des lecteurs qui cherchent à connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boîtes noires

Conversations multimodales: l'enseignement-apprentissage des langues à l'heure des écrans partagés

The use of an audiographic environment such as Lyceum allows multimodal communication between language learners. In particular, they can hold conversations in real time both orally and in writing. In this article the author asks how best to promote multimodal conversing in support of language learning. After analysing the way in which learners as well as teachers have been found to appropriate the different functionalities of the system, the author offers pedagogical recommendations

Apprentissage

« Système de reproduction sociale » et à la fois « contrat négocié » : en soulignant cette opposition a priori entre visions macro-historique et micro-économique de l’apprentissage, S. L. Kaplan et G. Postel-Vinay ne se réfèrent qu’à une partie des interprétations que les sciences sociales ont pu donner du phénomène, sur lequel la bibliographie est particulièrement éclatée (Kaplan et Postel-Vinay, 2000). Les historiens français l’ont en général approché en fonction de trois grandes entrées. L’histoire de l’éducation se penche parfois sur la « formation professionnelle » ; mais, dans une optique de généalogie du système actuel, elle néglige en général l’apprentissage qui se fait seulement à l’atelier, dans le cadre d’un contrat (de Chardon, 1992, Bodé et Marchand, 2003). Une histoire des techniques et des métiers souvent nourrie d’anthropologie, particulièrement attentive aux gestes, s’est penchée sur leur transmission, tirant le meilleur parti des maigres sources disponibles (Pellegrin, 1993) (...)

Quelles perspectives d'emploi et de salaire après un apprentissage

Nous analysons si les avantages d'un apprentissage à court terme, dus à une bonne intégration dans le marché du travail, se maintiennent au long du parcours de vie. Un apprentissage prépare bien les jeunes pour le début de leur carrière. Cependant, les compétences liées à un métier spécifique, apprises avant l'âge de 20 ans, peuvent se révéler obsolètes à l'âge de 45 ans. Nous comparons ainsi l'évolution de l'emploi et des salaires pour un apprentissage avec celle pour une maturité. Nos résultats se basent sur l'Enquête suisse sur la population active 1991-2014 et montrent que les travailleurs au bénéfice d'un apprentissage ne sont pas pris de vitesse par le changement technologique. Pour tous les âges, les taux de chômage et d'inactivité sont bas parmi les personnes avec un apprentissage - et leur taux d'emploi reste élevé au-delà de l'âge de 50 ans. Le bilan est toutefois moins rose au niveau des salaires. Si un apprentissage facilite le départ sur le marché du travail, une maturité donne lieu à une progression salariale au long du parcours de vie nettement supérieure. A partir de l'âge de 30 ans, les travailleurs n'ayant qu'une maturité - et donc pas de formation tertiaire - gagnent des salaires annuels plus élevés que ceux ayant effectué un apprentissage. L'avantage salarial en faveur de la maturité est particulièrement marqué pour les femmes

Supervised learning on graphs of spatio-temporal similarity in satellite image sequences

High resolution satellite image sequences are multidimensional signals composed of spatio-temporal patterns associated to numerous and various phenomena. Bayesian methods have been previously proposed in (Heas and Datcu, 2005) to code the information contained in satellite image sequences in a graph representation using Bayesian methods. Based on such a representation, this paper further presents a supervised learning methodology of semantics associated to spatio-temporal patterns occurring in satellite image sequences. It enables the recognition and the probabilistic retrieval of similar events. Indeed, graphs are attached to statistical models for spatio-temporal processes, which at their turn describe physical changes in the observed scene. Therefore, we adjust a parametric model evaluating similarity types between graph patterns in order to represent user-specific semantics attached to spatio-temporal phenomena. The learning step is performed by the incremental definition of similarity types via user-provided spatio-temporal pattern examples attached to positive or/and negative semantics. From these examples, probabilities are inferred using a Bayesian network and a Dirichlet model. This enables to links user interest to a specific similarity model between graph patterns. According to the current state of learning, semantic posterior probabilities are updated for all possible graph patterns so that similar spatio-temporal phenomena can be recognized and retrieved from the image sequence. Few experiments performed on a multi-spectral SPOT image sequence illustrate the proposed spatio-temporal recognition method

Apprentissage statistique

National audienceLa complexification des données que les statisticiens sont amenés à analyser requiert le développement de nouvelles techniques et modèles. Dans la pratique, les données peuvent sortir du cadre euclidien ou la frontière entre le cadre supervisé et non supervisé peut devenir trop rigide quand les données sont labellisées de manière imprécise ou incertaine. Les méthodes traditionnelles d'apprentissage statistique sont alors insuffisantes ou incomplètes. Le but de cette session est de présenter de nouveaux résultats théoriques et des applications en apprentissage statistique et classification en passant en revue, dans l'ensemble des présentations, le cadre supervisé, non supervisé, mais aussi semi ou partiellement supervisé

Apprentissage

Présentation de l'apprentissage en France (XVIIIe-XXe siècle, mais centrée sur le XIXe siècle) mettant l'accent sur ses modes de régulation.apprentissage; conseils de prud'hommes