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Antidot à la Web Intelligence Summer School

WISS 2015
La Web Intelligence Summer School 2015 a eu lieu du 31 août au 4 septembre à l’Université de Saint Étienne.

La thématique cette édition 2015 était « Répondre à des questions avec le Web » :

  • Publication de données web : données liées Linked Data,  normes et techniques du web sémantique / web des données
  • Comprendre et analyser une question en langage naturel : NLP / traitement du langage naturel
  • Trouver des données pour répondre à la question et à justifier la réponse : intégration / curation / extraction de données
  • Présenter les réponses : représentation graphique et  visuelle

Vous trouverez ici le programme complet de la Web Intelligence Summer School.

Membre de l’équipe Recherche d’Antidot, Ludovic Samper y a donné mardi 1er septembre de 10h30 à 12h30 un cours de 2 heures sur les techniques d’apprentissage automatique – machine learning. Il y a parlé plus spécifiquement de classification supervisée utilisant scikit-learn, et détaillé certains algorithmes comme NB  – Naïve Bayesian, classification naïve bayésienne – et SVM – Support Vector Machine, machine à vecteurs de support.

Résultats de différents classifieurs avec scikit-learn – cliquez sur l’image pour l’agrandir

Si vous n’avez pas pu y assister, en voici le contenu (en anglais) :


This is all the materials for the course:

The tutorial is about supervised classification of text documents. I’ve presented some classical algorithms (Multinomial Naïve Bayes, Support Vector Machine) and the maths behind. To illustrate the course, I used scikit-learn library and the 20newsgroups dataset.

The slides are here:

And you’ll find here the code I shown using iPython notebook:


 

Partenaires de cet événement :

Université Jean Monnet Laboratoire Hubert Curien École des Mines de Saint Étienne Telecom Saint Étienne CNRS Bonn Universität Fraunhofer Institut