Entropie et compression de données: techniques de codage Huffman

Cette séance de cours couvre les concepts d'entropie et de compression de données, en se concentrant sur les techniques de codage Huffman. Cela commence par un examen de la longueur moyenne des mots de code et de la relation entre l'entropie et l'efficacité du codage. L'instructeur explique le théorème principal concernant la longueur moyenne des mots de code d'un code D-ary Shannon-Fano, en établissant des limites liées à l'entropie. La séance de cours explore ensuite l'algorithme de Huffman, illustrant comment il compresse de manière optimale les données en fusionnant les symboles les moins probables. La discussion porte sur l'importance de l'entropie conditionnelle et ses implications pour le codage des séquences de symboles. L'instructeur met l'accent sur la signification de la compréhension de l'entropie articulaire et le comportement des sources indépendantes et distribuées à l'identique (IID). La séance de cours se termine par des exemples pratiques et des exercices pour renforcer les concepts de probabilité et d'attente conditionnelles, en soulignant leur pertinence dans des applications réelles telles que la compression de texte et audio.