Description
Optimisation pour l’apprentissage statistique
L’apprentissage statistique se formule naturellement comme un problème d’optimisation, qui cherche à minimiser le taux d’erreur sur les données observées. Si les premiers algorithmes d’apprentissage utilisaient des algorithmes classiques d’approximation stochastique, dont les itérations sont peu coûteuses mais la convergence lente, des avancées récentes ont permis d’obtenir des taux de convergence exponentiels.
