Cette séance de cours couvre des sujets avancés dans la théorie de l'information, en se concentrant sur les f-divergences et leurs propriétés, telles que la convexité stricte et la divergence Kullback-Leibler. Il explore également l'application de ces concepts dans la mesure de l'erreur de généralisation dans les algorithmes d'apprentissage supervisé.