Apprentissage automatique scientifique: introduction aux modèles en verre Spin

Cette série de séance de courss introduit le concept de Scientific Machine Learning, en mettant l'accent sur l'application de l'apprentissage automatique dans divers domaines scientifiques. L'instructeur explique l'organisation du cours, y compris les cours inversés où les étudiants présentent des documents. La séance de cours explore l'importance de la compréhension de l'apprentissage automatique dans la recherche scientifique, en soulignant l'impact des méthodes d'apprentissage automatique en physique et dans d'autres sciences. L'instructeur discute du lien entre l'apprentissage automatique et la physique, en se concentrant en particulier sur les modèles de verre de spin de champ moyen. La séance de cours explore les méthodes optimales pour résoudre les problèmes de clustering, l'inférence bayésienne et la complexité informatique de ces problèmes. En outre, l'instructeur aborde le travail de Parisi dans la résolution de modèles de verre de spin et les transitions de phase observées dans les problèmes de calcul semblables à ceux de la physique.