Théorie bayésienne de la décision

Ce cours vise à acquérir les concepts théoriques fondamentaux de l’apprentissage automatique, en particulier dans le cadre de la théorie bayésienne de la décision et de la théorie de la décision avec coûts

Maîtriser les fondements théoriques de l’apprentissage automatique dans le cadre de la théorie bayésienne de la décision et de la théorie de la décision avec coûts, comprendre les différences entre estimation paramétrique et non paramétrique en apprentissage, maîtriser la construction d’un classifieur bayésien paramétrique et non paramétrique à partir de données.

Algèbre linéaire

Probabilités et statistiques de base

Contrôle Continu

Variables aléatoires mono et multidimensionnelles

Estimateur du maximum de vraisemblance

Théorie bayésienne de la décision et théorie de la décision avec coûts

Classifieurs paramétriques: estimation de gaussiennes

Classifieurs non paramétriques: estimateur de Parzen