Apprentissage automatique scientifique: erreurs optimales

Cette séance de cours présente le concept de modèles linéaires généralisés de grande dimension et le scénario enseignant-étudiant pour comprendre lerreur optimale réalisable dans lapprentissage automatique. La présentation se penche sur l'erreur théorique de l'information, les transitions de phase et la comparaison entre l'algorithme de passage de message approximatif général et les performances théoriques de l'information. À travers des exemples tels que la détection compressive et les modèles de perceptrons binaires, la séance de cours présente les performances des différents algorithmes dans divers scénarios, mettant en lumière l’interaction entre l’architecture du modèle et les performances de l’algorithme. L’analyse donne un aperçu de l’écart entre les performances optimales et empiriques, guidant vers une meilleure conception des algorithmes et une meilleure compréhension des complexités de l’apprentissage automatique.