Sciences des données et apprentissage en grande dimension
La performance des algorithmes d analyse de données a fait un bond ces dernières années, non seulement grâce à l augmentation des capacités de calcul et aux masses de données, mais aussi grâce à l évolution rapide des algorithmes d apprentissage, et par conséquent de l intelligence artificielle. L a...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicado em: |
[Paris] :
Collège de France : Fayard
DL 2018.
|
| coleção: | Leçons inaugurales du Collège de France
276 |
| Assuntos: | |
| Nota: |
Leçon inaugurale prononcée le jeudi 11 janvier 2018 par Stéphane Mallat, professeur |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
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| 504 | |a Bibliogr. p. 61-[63] | ||
| 520 | |a La performance des algorithmes d analyse de données a fait un bond ces dernières années, non seulement grâce à l augmentation des capacités de calcul et aux masses de données, mais aussi grâce à l évolution rapide des algorithmes d apprentissage, et par conséquent de l intelligence artificielle. L analyse automatique des données numériques est devenue un enjeu industriel, sociétal et scientifique majeur. Les sciences des données développent des algorithmes capables d apprendre, comme les réseaux de neurones, avec des données de grande dimension. Il est pour cela nécessaire de comprendre les principes de l apprentissage, en faisant appel à de nombreuses branches des mathématiques dont les statistiques, l analyse harmonique et la géométrie. | ||
| 650 | |a Apprentissage automatique | ||
| 650 | |a Systèmes de grandes dimensions | ||
| 650 | |a Exploration de données | ||
| 650 | |a Analyse des données | ||
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