- Semestre(s) : s7
- 2 crédits ECTS
- Durée : 21 H
Mots clés :
Analyse formelle de concepts Extraction de motifs Fouille de données symbolique Logiques de descriptions Représentation de connaissances
Contact(s) :
- Yannick TOUSSAINT, Professeur
Objectif général
Découvrir des méthodes symboliques de fouille de données et le passage des données aux connaissances
Programme et contenu
Toutes les entreprises disposent aujourd’hui de volumes plus ou moins grands de données qui caractérisent leur savoir-faire, leurs processus de fabrication, leurs données clients… Ce module vise donc à créer de la valeur ajoutée à partir de données et à permettre la construction de connaissances. Ces connaissances peuvent alors être exploitées soit par un humain, soit par une machine pour raisonner. Le cours aborde les points suivants :
– Introduction : des données aux connaissances
– Représentation des connaissances avec des logiques de descriptions
– Extraction de motifs dans les données
– Règles d’association
– Analyse Formelle de Concepts
– Analyse relationnelle de Concepts
Le cours est illustré par un travail en binôme sur un projet sur des données fournies par l’enseignant ou choisies par le binôme. Le projet donne lieu à un rapport noté qui retrace et explique les différentes expérimentations et propose une évaluation des résultats obtenus.
Compétences
- Connaître : Définir une méthode de fouille de données pour en extraire des connaissances
- Comprendre : Être capable de modéliser un problème en fonction des objectifs recherchés
- Appliquer : Construire un ensemble de données et mettre en œuvre les algorithmes de fouille de données symboliques
- Évaluer : Évaluer la qualité des résultats relativement aux objectifs visés
Evaluations :
- Projet
- Rapport
