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Introduction à l'apprentissage statistique Droits d'accès : non autorisé
Description : RASMA), 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.">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 ( Date : 01-12-2008
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Introduction à l'apprentissage statistique
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Optimisation continue Droits d'accès : non autorisé
Description : Ce cours traite de l'optimisation continue, utilisée dans de très nombreux domaines des sciences de l'ingénieur. Les méthodes seront présentées tant sur le plan théorique qu'algorithmique : on abordera l'optimisation convexe, le cas des contraintes en égalité, des contraintes en inégalité, et la dua ...
Date : 28-01-2009
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Optimisation continue
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Optimisation de code Droits d'accès : non autorisé
Description : Ce cours est une composante du cours d'architecture INF 227 de TELECOM ParisTech. Il propose une introduction aux principes de l'optimisation de code pour respecter la hiérarchie mémoire des ordinateurs actuels. Il montre comment un respect simple de la localité mémoire, par l'intermédiaire d'une si ...
Date : 01-12-2008
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Optimisation de code
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Réseaux de neurones Droits d'accès : non autorisé
Description : Ce cours est une présentation des modèles de réseaux de neurones les plus importants. Il s'organise selon le plan suivant : Introduction et neurone de McCulloch et Pitts ; Modèles linéaires (dont les machines à vecteurs de support) ; Transformation des données ; Évaluation et sélection de modèl ...
Date : 01-05-2007
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Réseaux de neurones
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