Séance de cours

Théorie du bagging

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Dans cours

CS-456: Deep reinforcement learning

This course provides an overview and introduces modern methods for reinforcement learning (RL.) The course starts with the fundamentals of RL, such as Q-learning, and delves into commonly used approaches, like PPO and DQN. The course will introduce student ...

Description

Cette séance de cours couvre la théorie de l'ensachage, expliquant comment l'ensachage contribue toujours à améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique. Linstructeur discute des hypothèses derrière lensachage, la préparation de la théorie, laffirmation selon laquelle la sortie en sac a une erreur quadratique plus petite que les modèles individuels, et fournit un croquis de preuve. La séance de cours se termine par des notes sur le résultat de la théorie, soulignant l'importance des données non corrélées pour le gain de performance dans l'ensachage.

Enseignant·e·s (2)

Wulfram Gerstner

Wulfram Gerstner is Director of the Laboratory of Computational Neuroscience LCN at the EPFL. His research in computational neuroscience concentrates on models of spiking neurons and spike-timing dependent plasticity, on the problem of neuronal coding in single neurons and populations, as well as on the link between biologically plausible learning rules and behavioral manifestations of learning. He teaches courses for Physicists, Computer Scientists, Mathematicians, and Life Scientists at the EPFL. After studies of Physics in Tübingen and at the Ludwig-Maximilians-University Munich (Master 1989), Wulfram Gerstner spent a year as a visiting researcher in Berkeley. He received his PhD in theoretical physics from the Technical University Munich in 1993 with a thesis on associative memory and dynamics in networks of spiking neurons. After short postdoctoral stays at Brandeis University and the Technical University of Munich, he joined the EPFL in 1996 as assistant professor. Promoted to Associate Professor with tenure in February 2001, he is since August 2006 a full professor with double appointment in the School of Computer and Communication Sciences and the School of Life Sciences. Wulfram Gerstner has been invited speaker at numerous international conferences and workshops. He has served on the editorial board of the Journal of Neuroscience, Network: Computation in Neural Systems', Journal of Computational Neuroscience', and `Science'.

Caglar Gulcehre

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Tim Ruben Davidson, Skander Moalla, Anja Surina, Xiuying Wei, Liangze Jiang, Mikhail Terekhov, Amin Mansouri, Justin Samuel Deschenaux, Yitao Xu Cours Training Large Language Models EE-628

Source officielle

Concepts associés (22)

Corrélation (statistiques)

En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types.

Weighted least squares

Weighted least squares (WLS), also known as weighted linear regression, is a generalization of ordinary least squares and linear regression in which knowledge of the unequal variance of observations (heteroscedasticity) is incorporated into the regression. WLS is also a specialization of generalized least squares, when all the off-diagonal entries of the covariance matrix of the errors, are null.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

Méthode des variables instrumentales

En statistique et en économétrie, la méthode des variables instrumentales est une méthode permettant d'identifier et d'estimer des relations causales entre des variables. Cette méthode est très souvent utilisée en économétrie. Le modèle de régression linéaire simple fait l'hypothèse que les variables explicatives sont statistiquement indépendantes du terme d'erreur. Par exemple, si on pose le modèle avec x la variable explicative et u le terme d'erreur, on suppose généralement que x est exogène, c'est-à-dire que .

Théorie

Une théorie (du grec theoria, « contempler, observer, examiner ») est un ensemble cohérent, si elle prétend à la scientificité, d'explications, de notions ou d'idées sur un sujet précis, pouvant inclure des lois et des hypothèses, induites par l'accumulation de faits provenant de l'observation, l'expérimentation ou, dans le cas des mathématiques, déduites d'une base axiomatique donnée : théorie des matrices, des torseurs, des probabilités.

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Séances de cours associées (44)

Introduction à l'apprentissage par renforcement: concepts et applications clés

Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.

L'apprentissage automatique à l'échelle atomique

Explore des modèles simples, l'évaluation de la structure électronique et l'apprentissage automatique à l'échelle atomique.

Applications linéaires et objets simples

Couvre la bijection entre les applications linéaires de L(X) à V et les applications de X à U(V).

Transformations naturelles : Functors et catégories

Explore les functeurs, les transformations naturelles et la théorie des groupes, soulignant l'importance des comparaisons et de la préservation de la structure.

Fondements de l'apprentissage automatique

Présente les bases de l'apprentissage automatique, les mesures de performance, les techniques d'optimisation et l'évaluation des modèles.

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Concepts associés (22)

Corrélation (statistiques)

Weighted least squares

Apprentissage automatique

Méthode des variables instrumentales

Théorie

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