Arbres de décision et CLT: Inférence et apprentissage automatique

Cette séance de cours de l'instructeur couvre les arbres de décision, les ensembles d'arbres, et le théorème de limite centrale dans le contexte de l'inférence et de l'apprentissage machine. Il s'inscrit dans l'importance de comprendre les fonctions de prédiction, l'utilisation d'ensembles à base d'arbres comme le bâchage et les forêts aléatoires, et les défis de l'extrapolation et de l'évaluation de l'importance. La séance de cours explore également les méthodes de diagnostic dans l'apprentissage automatique, y compris l'importance variable et les fonctions de dépendance partielle. En outre, il traite de l'application des méthodes d'ensemble aux questions statistiques, de la stimulation des techniques et de l'estimation de la variance dans les forêts aléatoires. La séance de cours se termine par des réflexions sur le renforcement des modèles structurés et des orientations futures en matière d'inférence statistique et d'apprentissage profond.