Mining Patterns in Data

lingi2364  2020-2021  Louvain-la-Neuve

Mining Patterns in Data
En raison de la crise du COVID-19, les informations ci-dessous sont susceptibles d’être modifiées, notamment celles qui concernent le mode d’enseignement (en présentiel, en distanciel ou sous un format comodal ou hybride).
5 crédits
30.0 h + 15.0 h
Q2
Enseignants
Langue
d'enseignement
Anglais
Thèmes abordés
Une tâche importante dans l'exploration de données consiste à découvrir des motifs dans les données. Ces motifs sont des structures récurrentes dans les données; ils peuvent fournir des explications interprétables pour les observations dans les données, peuvent aider à mieux comprendre la structure des données, peuvent être utilisés pour construire de meilleurs modèles, et peuvent être utilisés pour résoudre d'autres tâches (telles que la constructions d'index dans des bases de données ou la compression de données). Les motifs peuvent être trouvés dans beaucoup de formes de données différentes, y compris des données des supermarchés, des compagnies d'assurance, des expériences scientifiques, des réseaux sociaux, des projets de logiciel, et ainsi de suite.
 
Ce cours offrira une introduction en profondeur à l'extraction de motifs. Après une introduction aux principes de base de l'extraction de motifs, il fournira une discussion en profondeur d'un certain nombre de techniques avancées d'extraction de motif.
 
Les sujets qui seront discutés sont:
  • Catégories de tâches d'extraction de motifs, y compris l'extraction de motifs et d'ensemble de motifs, l'extraction de motifs supervisée ou non, les types de jeux de données et les fonctions de score des motifs ;
  • Algorithmes pour résoudre différentes tâches d'extraction de motifs;
  • Les structures de données pour rendre l'extraction des motifs plus efficace;
  • La mise en 'uvre d'algorithmes d'extraction de motifs ;
  • Fondements mathématiques pour les différentes catégories de tâches d'extraction de motifs;
  • Classes de complexité en lien avec l'extraction de motifs ;
  • Applications de l'extraction de motifs, avec un accent particulier sur l'application des techniques d'extraction de motifs dans l'ingénierie logicielle.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1 Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil en informatique », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
  • INFO 1
  • INFO 2.1-4
  • INFO 4.2-4
  • INFO 5.5
  • INFO 6.4
 
Eu égard au référentiel AA du programme « Master [120] en sciences informatiques », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
  • SINF 1.M4, 1.M3
  • SINF 2.1-4
  • SINF 4.2-4
  • SINF 5.5
  • SINF 6.4
Les étudiants ayant suivi avec fruit ce cours seront capables de
  • Identifier la tâche d'extraction de motifs la plus appropriée pour un ensemble de données donné;
  • Expliquer les avantages et les inconvénients des algorithmes d'extraction de motifs en fonction du problème à résoudre;
  • Identifier les approches appropriées pour évaluer la qualité des motifs et les appliquer dans diverses situations;
  • Déterminer la complexité calculatoire des problèmes d'extraction de motifs;
  • Développer de nouveaux algorithmes d'extraction de motifs pour de nouvelles applications.
 

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
  • Extraction dans des collections d'objets les plus fréquentes : algorithmes, structures de données;
  • Extraction dans des collections d'objects basée sur des contraintes: algorithmes, structures de données;
  • Extraction de motifs dans des séquences, arbres, graphes: algorithmes, structures de données, classes de complexité;
  • Extraction de motifs dans des données supervisées: fonctions de score, algorithmes;
  • Extraction d'ensemble de motifs dans des données supervisées: fonctions de score, modèles (arbres de décision, boosting), algorithmes
  • Extraction d'ensemble de motifs dans des données non supervisées: fonctions de score (principe de longueur de description minimale, entropie maximale), algorithmes
  • Applications de l'extraction de motifs: dépôts de logiciels, traces, log files, chimio-informatique, bioinformatique, applications industrielles
Méthodes d'enseignement

En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.

  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
  • 3 projets
Même si une préférence est donné au séances en présentiel, en fonction de la situation sanitaire et du nombre d'étudiants inscrits une autre forme d'enseignement et de l'évaluation (distanciel, co-modal ou hybride) peut être envisagée.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

En raison de la crise du COVID-19, les informations de cette rubrique sont particulièrement susceptibles d’être modifiées.

An exam will be organized at the end of the semester. Depending on the health situation, this exam may be done either on campus, online, using a take-home exam, or a combination of these modalities. In case of doubt about the final grade for the exam, the teacher reserves the right to ask a student to pass a complementary oral exam.
25% for the projects + 75% for the exam; the projects only count when the grade for the exam is  >= 10. If the grade for the exam is <10, the grade for the course is determined by the grade of the exam. The same conditions apply in august.
Bibliographie
Charu C. Aggarwal, Jiawei Han (Eds.),  Frequent Pattern Mining, Springer 2014 (ISBN: 978-3-319-07820-5)
Chapitres de
Siegfried Nijssen, Albrecht Zimmermann and Luc De Raedt, Essentials of Pattern Mining. 
 
Faculté ou entité
en charge


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en science des données, orientation statistique

Master [120] : ingénieur civil en informatique

Master [120] en sciences informatiques

Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées

Master [120] : ingénieur civil en science des données

Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information