Apprentissage du modèle graphique : Exemples de M-Estimateur

Cette séance de cours couvre le concept d'apprentissage de modèles graphiques à l'aide d'estimateurs M, en mettant l'accent sur les propriétés statistiques et les matrices empiriques de covariance. Il s'inscrit également dans la régression du processus gaussien pour le réglage hyperparamétrique du noyau, la modélisation Google PageRank, l'estimation de la densité et les modèles linéaires généralisés. L'instructeur souligne l'importance des formulations d'optimisation, des estimateurs des moindres carrés et des réglages de minimisation des risques dans diverses applications d'apprentissage automatique.