Présentations utilisées pour IFT-7002 Fondements de l'apprentissage machine


L'apprentissage probablement approximativement correct (PAC)

Le modèle d'apprentissage général

Le "boosting"

Apprentissage non uniforme, MDL, SRM

Problèmes convexes et descente de gradient stochastique

Régularisation et stabilité

SVM et noyaux

Problèmes multi-classes et problèmes complexes

Les réseaux de neurones