Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
5 crédits
30.0 h + 15.0 h
Q2
Enseignants
Nijssen Siegfried;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Anglais
Préalables
LINFO1121
Thèmes abordés
Une tâche importante dans l'exploration de données consiste à découvrir des motifs dans les données. Ces motifs sont des structures récurrentes dans les données; ils peuvent fournir des explications interprétables pour les observations dans les données, peuvent aider à mieux comprendre la structure des données, peuvent être utilisés pour construire de meilleurs modèles, et peuvent être utilisés pour résoudre d'autres tâches (telles que la constructions d'index dans des bases de données ou la compression de données). Les motifs peuvent être trouvés dans beaucoup de formes de données différentes, y compris des données des supermarchés, des compagnies d'assurance, des expériences scientifiques, des réseaux sociaux, des projets de logiciel, et ainsi de suite.
Ce cours offrira une introduction en profondeur à l'extraction de motifs. Après une introduction aux principes de base de l'extraction de motifs, il fournira une discussion en profondeur d'un certain nombre de techniques avancées d'extraction de motif.
Les sujets qui seront discutés sont:
- Catégories de tâches d'extraction de motifs, y compris l'extraction de motifs et d'ensemble de motifs, l'extraction de motifs supervisée ou non, les types de jeux de données et les fonctions de score des motifs ;
- Algorithmes pour résoudre différentes tâches d'extraction de motifs;
- Les structures de données pour rendre l'extraction des motifs plus efficace;
- La mise en 'uvre d'algorithmes d'extraction de motifs ;
- Fondements mathématiques pour les différentes catégories de tâches d'extraction de motifs;
- Classes de complexité en lien avec l'extraction de motifs ;
- Applications de l'extraction de motifs, avec un accent particulier sur l'application des techniques d'extraction de motifs dans l'ingénierie logicielle.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil en informatique », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
Eu égard au référentiel AA du programme « Master [120] en sciences informatiques », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
Les étudiants ayant suivi avec fruit ce cours seront capables de
|
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
- Extraction dans des collections d'objets les plus fréquentes : algorithmes, structures de données;
- Extraction dans des collections d'objects basée sur des contraintes: algorithmes, structures de données;
- Extraction de motifs dans des séquences, arbres, graphes: algorithmes, structures de données, classes de complexité;
- Extraction de motifs dans des données supervisées: fonctions de score, algorithmes;
- Extraction d'ensemble de motifs dans des données supervisées: fonctions de score, modèles (arbres de décision, boosting), algorithmes
- Extraction d'ensemble de motifs dans des données non supervisées: fonctions de score (principe de longueur de description minimale, entropie maximale), algorithmes
- Applications de l'extraction de motifs: dépôts de logiciels, traces, log files, chimio-informatique, bioinformatique, applications industrielles
Méthodes d'enseignement
- Cours magistraux
- 3 travaux
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
25% pour les exercices + examen écrit; les exercices ne comptent que si la note pour l'examen est >= 10. Les mêmes conditions appliquent en août.
Ressources
en ligne
en ligne
Bibliographie
Charu C. Aggarwal, Jiawei Han (Eds.), Frequent Pattern Mining, Springer 2014 (ISBN: 978-3-319-07820-5)
Chapitres de
Siegfried Nijssen, Albrecht Zimmermann and Luc De Raedt, Essentials of Pattern Mining.
Chapitres de
Siegfried Nijssen, Albrecht Zimmermann and Luc De Raedt, Essentials of Pattern Mining.
Faculté ou entité
en charge
en charge
INFO
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil en science des données
Master [120] : ingénieur civil en informatique
Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
Master [120] en sciences informatiques
Master [120] en science des données, orientation statistique
Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information