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Cette séance de cours se penche sur la quantification de ce qu’un algorithme apprend en utilisant le cadre d’apprentissage PAC, en introduisant le principe de minimisation empirique des risques, en discutant de la nature mal placée de l’apprentissage, du besoin de biais inductif et des différents espaces prédicteurs / hypothèses.