Introduction à l'apprentissage statistique

Ce cours est une introduction à la théorie de l'apprentissage et à ses principaux résultats,destinée à des doctorants et chercheurs en statistiques. Il a été donné dans le cadre du premier Workshop du Réseau Africain de Statistique Mathématique et ses Applications (<a href=http://www.rasma-net.org/workshop08/rasma08.htm>RASMA</a>),à Franceville (Gabon) en janvier 2008. Le cours commence par présenter l'apprentissage automatique,puis sa formalisation statistique,en insistant sur les différents enjeux : consistance des algorithmes,vitesses de convergence,etc. Une grande partie du cours se focalise sur la minimisation du risque empirique et sur la théorie de Vapnik Chervonenkis,sans pour autant se limiter au cas de la discrimination entre deux classes. La dernière partie du cours est dédiée à la minimisation d'un coût différent du risque empirique,en particulier quand ce coût inclut un terme de régularisation.

Disciplines : ,
Mots-clés : fuscia,algorithme
Type de ressource : lecture
Niveau : doctorat
Publics visés : learner
Proposition d'utilisation : Le cours est destiné à des statisticiens et demande donc une formation minimale dans ce domaine, idéalement de niveau Master 1. Il est cependant abordable pour des étudiants de Licence avec une bonne formation en probabilités car il utilise assez peu de résultats classiques de statistiques.
Auteurs ou éditeurs : Fabrice Rossi,Fabrice Rossi