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Le risque de Bayes et la généralisation dans l'apprentissage automatique
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Méthode Newton : Interpolation des données
Couvre la méthode de Newton pour trouver des zéros de fonctions en utilisant l'interpolation de données.
La généralisation dans l'apprentissage profond
Explore la généralisation dans l'apprentissage profond, couvrant la complexité du modèle, le biais implicite, et le phénomène de double descente.
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Explore le contrôle de la complexité dans les espaces dhypothèses et le compromis entre lapproximation et lestimation dans la décomposition du risque.
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Interpolation par intervalles: Interpolation par intervalles
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La mauvaise méthode : l’interpolation polynomiale
Explore les inefficacités de la méthode incorrecte pour l'interpolation polynomiale.
Deep Learning Modus Operandi
Explore les avantages des réseaux plus profonds dans l'apprentissage profond et l'importance de la surparamétrie et de la généralisation.
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Couvre l'optimisation de l'erreur dans l'interpolation polynomiale, en mettant l'accent sur la minimisation de l'erreur en plaçant stratégiquement des points d'interpolation.
Analyse numérique
Couvre des sujets d'analyse numérique avancés, y compris les réseaux neuronaux profonds et les méthodes d'optimisation.
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Explore l'interpolation des fonctions régulières, l'analyse des erreurs, la convergence et les polynômes de Chebyshev.
