Cohérence prédictive : systèmes de prévision séquentiels

Cette séance de cours de l'instructeur couvre le concept de cohérence prédictive dans les systèmes de prévision séquentielle. Il traite de la distinction entre la prévision et l'estimation, soulignant la facilité de prévoir les valeurs futures même lorsque les paramètres ne sont pas identifiables. La séance de cours explore les processus gaussiens, les configurations prédictives (séquentielles prédictives) et l'importance des systèmes de prévision des probabilités. Elle se transforme en cohérence préquentielle et en performance hors modèle, mettant l'accent sur les défis de l'utilisation de modèles pour les données générées à partir de distributions inconnues. La séance de cours aborde également la théorie de l'apprentissage statistique en ligne, la capacité d'apprentissage et la prévision avec des conseils d'experts. Il conclut en soulignant l'utilité de la prévision sur l'estimation et l'importance des approches préalables dans l'évaluation des systèmes de prévision.