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StatLearn 2012 - Workshop on "Challenging problems in Statistical Learning"
Statlearn2012
11 episodes
5 months ago
L'apprentissage statistique joue de nos jours un rôle croissant dans de nombreux domaines scientifiques et doit de ce fait faire face à des problèmes nouveaux. Il est par conséquent important de proposer des méthodes d'apprentissage statistique adaptées aux problèmes modernes posés par les différents champs d'application. Outre l'importance de la précision des méthodes proposées, elles devront également apporter une meilleure compréhension des phénomènes observés. Afin de faciliter les contacts entre les différentes communautés et de faire ainsi germer de nouvelles idées, un colloquium d'audience internationale (en langue anglaise) sur le thème «Challenging problems in Statistical Learning» a été organisé à l'Université Paris 1 les 5 et 6 avril 2012. Vous trouverez ci-dessous les enregistrements des exposés donnés lors de ce colloquium. Ce colloquium a été organisé par C. Bouveyron, Christophe Biernacki , Alain Célisse , Serge Iovle & Julien Jacques (Laboratoire SAMM, Paris 1, Laboratoire Paul Painlevé, Université Lille 1, CNRS & Modal, INRIA), avec le soutien de la SFdS. Recommandé à : étudiant de la discipline, chercheur - Catégorie : cours podcast - Année de réalisation : 2012
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L'apprentissage statistique joue de nos jours un rôle croissant dans de nombreux domaines scientifiques et doit de ce fait faire face à des problèmes nouveaux. Il est par conséquent important de proposer des méthodes d'apprentissage statistique adaptées aux problèmes modernes posés par les différents champs d'application. Outre l'importance de la précision des méthodes proposées, elles devront également apporter une meilleure compréhension des phénomènes observés. Afin de faciliter les contacts entre les différentes communautés et de faire ainsi germer de nouvelles idées, un colloquium d'audience internationale (en langue anglaise) sur le thème «Challenging problems in Statistical Learning» a été organisé à l'Université Paris 1 les 5 et 6 avril 2012. Vous trouverez ci-dessous les enregistrements des exposés donnés lors de ce colloquium. Ce colloquium a été organisé par C. Bouveyron, Christophe Biernacki , Alain Célisse , Serge Iovle & Julien Jacques (Laboratoire SAMM, Paris 1, Laboratoire Paul Painlevé, Université Lille 1, CNRS & Modal, INRIA), avec le soutien de la SFdS. Recommandé à : étudiant de la discipline, chercheur - Catégorie : cours podcast - Année de réalisation : 2012
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2.2 Functional estimation in high dimensional data : Application to classification (Sophie Dabo-Niang)
StatLearn 2012 - Workshop on "Challenging problems in Statistical Learning"
46 minutes 15 seconds
10 years ago
2.2 Functional estimation in high dimensional data : Application to classification (Sophie Dabo-Niang)
StatLearn 2012 - Workshop on "Challenging problems in Statistical Learning"
L'apprentissage statistique joue de nos jours un rôle croissant dans de nombreux domaines scientifiques et doit de ce fait faire face à des problèmes nouveaux. Il est par conséquent important de proposer des méthodes d'apprentissage statistique adaptées aux problèmes modernes posés par les différents champs d'application. Outre l'importance de la précision des méthodes proposées, elles devront également apporter une meilleure compréhension des phénomènes observés. Afin de faciliter les contacts entre les différentes communautés et de faire ainsi germer de nouvelles idées, un colloquium d'audience internationale (en langue anglaise) sur le thème «Challenging problems in Statistical Learning» a été organisé à l'Université Paris 1 les 5 et 6 avril 2012. Vous trouverez ci-dessous les enregistrements des exposés donnés lors de ce colloquium. Ce colloquium a été organisé par C. Bouveyron, Christophe Biernacki , Alain Célisse , Serge Iovle & Julien Jacques (Laboratoire SAMM, Paris 1, Laboratoire Paul Painlevé, Université Lille 1, CNRS & Modal, INRIA), avec le soutien de la SFdS. Recommandé à : étudiant de la discipline, chercheur - Catégorie : cours podcast - Année de réalisation : 2012