Programme
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mercredi 11 juin 2014 |
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›9:00 (1h30)
Apprentissage en présence d'environnements non stationnaires
Liva Ralaivola (LIF, Aix-Marseille Université) : Après avoir brièvement rappelé l'importance de l'hypothèse standard d'apprentissage statistique qui suppose que les exemples d'apprentissage sont des réalisations de variables aléatoires indépendamment et identiquement distribuées (IID), nous discuterons d'apprentissage dans la situation où l'une des hypothèses, indépendance ou identité de la distribution, n'a plus cours. D'une part, nous discuterons d'algorithmes en ligne pour la classification et la régression qui implémentent des stratégies d'oubli.
› Salle de bord de Mer
›10:45 (1h30)
Apprentissage en présence d'environnements non stationnaires (suite)
Liva Ralaivola (LIF, Aix-Marseille Université) : Ces stratégies permettent aux algorithmes de s'adapter à des variations de la distribution qui gouverne les observations. D'autre part, nous décrirons quelques inégalités de concentration adaptées à des situations où les observations ne sont pas nécessairement indépendamment distribuées. Ces inégalités de concentration seront au coeur des résultats que nous présenterons sur les capacités de généralisation de fonctions apprises à partir de données issues de processus où l'hypothèse d'indépendance est violée.
› Salle de bord de Mer
›18:00 (1h30)
› Salle de bord de Mer
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Salle de bord de Mer
