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hal.structure.identifierInstitut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
hal.structure.identifierQuality control and dynamic reliability [CQFD]
dc.contributor.authorTODESCHINI, Adrien
hal.structure.identifierInstitut de Santé Publique, d'Epidémiologie et de Développement [ISPED]
hal.structure.identifierStatistics In System biology and Translational Medicine [SISTM]
dc.contributor.authorGENUER, Robin
dc.date.accessioned2024-04-04T03:18:20Z
dc.date.available2024-04-04T03:18:20Z
dc.date.created2015-02
dc.date.issued2015-06
dc.date.conference2015-06-01
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/194396
dc.description.abstractEn apprentissage automatique, les performances empiriques obtenues sur données réelles sont déterminantes dans le succès d'une méthode. Ces dernières années ont vu l'apparition d'un grand nombre de compétitions d'apprentissage automatique. Ces challenges sont motivés par des applications industrielles (prix Netflix) ou académiques (challenge HiggsML) et mettent en compétition chercheurs et data scientists pour obtenir les meilleures performances. Nous avons souhaité confronter les étudiants à cette réalité en leur soumettant un challenge dans le cadre du cours d'apprentissage automatique. Leur classement est affiché sur une page web mise à jour automatiquement permettant une émulation parmi les étudiants. L'historique des résultats leur permet également de visualiser leur progression au fil des soumissions. De plus, le challenge peut se poursuivre en dehors des sessions encadrées favorisant l'autonomie et l'exploration de nouvelles techniques d'apprentissage et outils informatiques. Le système que nous avons mis en œuvre est disponible sous forme de package R afin d'être réutilisé par d'autres enseignants. S'appuyant sur les outils R Markdown et Dropbox, il ne nécessite aucune configuration réseau et peut être déployé très facilement sur un ordinateur personnel.
dc.description.abstractEnIn machine learning, empirical performance on real data are crucial in the success of a method. Recent years have seen the emergence of a large number of machine learning competitions. These challenges are motivated by industrial (Netflix prize) or academic (HiggsML challenge) applications and put in competition researchers and data scientists to obtain the best performance. We wanted to expose students to this reality bysubmitting a challenge in the context of the machine learning course. The leaderboard is displayed on an automatically updated web page allowing emulation among students. The history of the results also allows them to visualize their progress through the submissions. In addition, the challenge can continue outside of the supervised sessions promoting independence and exploration of new learning techniques and computer tools. The system we have implemented is available as an R package for reuse by other teachers. Building on the R Markdown and Dropbox tools, it requires no network configuration and can be deployed very easily on a personal computer.
dc.language.isofr
dc.subjectappentissage automatique
dc.subjectenseignement
dc.subjectpackage R
dc.subject.enmachine learning
dc.subject.encompetition
dc.subject.enteaching
dc.subject.enR package
dc.titleCompétitions d'apprentissage automatique avec le package R rchallenge
dc.typeCommunication dans un congrès
dc.subject.halStatistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
dc.subject.halInformatique [cs]/Logiciel mathématique [cs.MS]
bordeaux.hal.laboratoriesInstitut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251*
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.institutionCNRS
bordeaux.conference.title47èmes Journées de Statistique de la SFdS
bordeaux.countryFR
bordeaux.conference.cityLille
bordeaux.peerReviewedoui
hal.identifierhal-01157147
hal.version1
hal.invitednon
hal.proceedingsoui
hal.conference.organizerSociété Française de Statistique
hal.conference.end2015-06-05
hal.popularnon
hal.audienceNationale
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//hal-01157147v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Comp%C3%A9titions%20d'apprentissage%20automatique%20avec%20le%20package%20R%20rchallenge&rft.atitle=Comp%C3%A9titions%20d'apprentissage%20automatique%20avec%20le%20package%20R%20rchallenge&rft.date=2015-06&rft.au=TODESCHINI,%20Adrien&GENUER,%20Robin&rft.genre=unknown


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