Compétitions d'apprentissage automatique avec le package R rchallenge

Résumé : En 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2015, Lille, France. 2015, 〈http://papersjds15.sfds.asso.fr/submission_211.pdf〉
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-01157147
Contributeur : Adrien Todeschini <>
Soumis le : mercredi 27 mai 2015 - 16:35:19
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:11
Document(s) archivé(s) le : lundi 24 avril 2017 - 15:53:46

Fichier

submission_211.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-01157147, version 1

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Citation

Adrien Todeschini, Robin Genuer. Compétitions d'apprentissage automatique avec le package R rchallenge. 47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2015, Lille, France. 2015, 〈http://papersjds15.sfds.asso.fr/submission_211.pdf〉. 〈hal-01157147〉

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