Teaching

Introduction au Machine Mearning et au Deep Learning

CNRS Formation, 2020

L’apprentissage machine (machine learning) est une discipline scientifique qui s’intéresse à la conception et au développement d’algorithmes permettant aux ordinateurs d’apprendre à prendre des décisions à partir de données. L’ensemble des données possibles qui alimentent une tâche d’apprentissage peut être très vaste et varié, ce qui rend la modélisation et les hypothèses préalables critiques pour la conception d’algorithmes pertinents. Ce stage se concentre sur la méthodologie sous-jacente à l’apprentissage supervisé avec un accent particulier sur la formulation mathématique des algorithmes et la façon dont ils peuvent être mis en oeuvre et utilisés dans la pratique. Read more

Statistiques

Ecole Normale Supérieure, 2019

Le but de ce cours est d’étudier des méthodes statistiques et leurs propriétés d’un point de vue théorique. En fonction des goûts et du niveau d’allergie au clavier de chacun, on pourra s’attarder plus ou moins en profondeur sur des exemples d’applications. Nous essaierons de proposer dans ce cours 70% de contenus classiques et inévitables dans un cours de statistique et 30% de résultats récents et problèmes ouverts. Read more

Introduction to Machine Learning

Univ. Paris Diderot, Master M2MO, 2019

This course focuses on the methodology underlying supervised and unsupervised learning, with a particular emphasis on the mathematical formulation of algorithms, and the way they can be implemented and used in practice. The course will describe for instance some necessary tools from optimization theory, and explain how to use them for machine learning. Numerical illustrations and applications to datasets will be given for the methods studied in the course. Read more