Course Master AIC: Learning Theory and Advanced Machine Learning


Master Informatique - Parcours AIC (Course Learning Theory and Advanced Machine Learning)

1st semester 2019-2020

Teacher:    Antoine Cornuéjols


Program of the class References Articles to chose from Projects Stages

Last update:  01-Sep-2020

Course Organization:

Outline of the course:

Dates : Topics   (tentative schedule) Exercises and homeworks

07-01-2021

09h00 - 12h15 (Salle XXX)

(Antoine Cornuéjols)

What can be a theory of induction? (1st part)

   - Learning by heart / The statistical theory of learning


14-01-2021

09h00 - 12h15 (Salle XXX)

(Antoine Cornuéjols)

What can be a theory of induction? (2nd part)

   - The statistical theory of learning / The no-free-lunch theorem / Another perspective: Explanation-Based-Learning / What kind of validation?

Ensemble methods: boosting, bagging and random forests

Collaborative learning

• Quizz

TP sur le boosting

21-01-2021

09h00 - 12h15 (Salle XXX)

(Antoine Cornuéjols)

Ensemble learning (follow-up)

• Which inductive criterion to use in collaborative clustering?

Semi-supervised learning: which inductive criterion to use as a basis?


• Quizz

28-01-2021

09h00 - 12h15 (Salle XXX)

(Antoine Cornuéjols)

Online learning and learning from data streams (1st part)


• Quizz

04-02-2021

09h00 - 12h15 (Salle XXX)

(Antoine Cornuéjols)

Online learning and learning from data streams (2nd part)

• Tracking

• Sequence effects in online learning

Multi-task learning and learning by transfer


• Quizz

11-02-2021

09h00 - 12h15 (Salle XXX)

(Antoine Cornuéjols)

The Learning Using Privileged Information (LUPI) framework

LUPI and Early classification of time series


• Quizz

18-02-2021

09h00 - 12h15 (Salle XXX)

(Antoine Cornuéjols)

Presentation of scientific papers by the students
(The presentations must be ready, in .pdf format on a usb storage device and/or on a laptop.)

• 9:05 - 9:25 :

• 9:30 - 9:50 :

• 9:55 - 10:15 :

• 10:35 - 10:55 :

• 11:00 - 11:20 :

• 11:25 - 11:45 :

• 11:50 - 12:10 :

 

References and web sites:

Books on Machine Learning in general:

Books on specific topics:

Web sites :


Consignes pour les projets :

Cette année, le travail qui vous est demandé dans les projets consiste à choisir un article dans la liste fournie ci-dessous, à le comprendre et, surtout, à essayer d'en répliquer les expériences. Les règles sont les suivantes : Les projets donnent lieu aux "livrables" suivants :
  1. Avant le ( 14 janvier 2021 ) Le choix de l'article servant de base au projet avec les noms des 3 membres de l'équipe.
  2. ( 18 février 2021 ) Rapport final : 10 pages (strict. Les rapports de plus de 10 pages ne seront pas lus !) (100% du projet)
Les rapports de mi-parcours et rapports finals doivent être soumis dans le format d'un papier ICML. Les livrables seront évalués en tenant compte de : Liste des articles possibles (tous récents)
  1. XXX.
  2. XXX.
  3. XXX.
  4. XXX.
  5. XXX.
  6. XXX.
  7. XXX.
  8. XXX.
  9. XXX.
  10. XXX.
  11. XXX.
  12. XXX.
  13. XXX.
  14. XXX.
  15. XXX.
  16. XXX.


Projets choisis par les étudiants :

Noms : Projets :
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Title of the paper.
  • (Rapport final (pas OK) + Transparents reçu : NON)
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Title of the paper.
  • (Rapport final (pas OK) + Transparents reçu : NON)
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Title of the paper.
  • (Rapport final (pas OK) + Transparents reçu : NON)
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Title of the paper.
  • (Rapport final (pas OK) + Transparents reçu : NON)
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Title of the paper.
  • (Rapport final (pas OK) + Transparents reçu : NON)
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Title of the paper.
  • (Rapport final (pas OK) + Transparents reçu : NON)
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Title of the paper.
  • (Rapport final (pas OK) + Transparents reçu : NON)
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Title of the paper.
  • (Rapport final (pas OK) + Transparents reçu : NON)
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Student X
  • Title of the paper.
  • (Rapport final (pas OK) + Transparents reçu : NON)


  • Propositions for internships :