Séance de cours

Optimisation robuste: Radiothérapie & Support Machines vectorielles

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Dans cours

MGT-418: Convex optimization

This course introduces the theory and application of modern convex optimization from an engineering perspective. ...

Description

Cette séance de cours couvre l'optimisation robuste appliquée à la radiothérapie modulée en intensité, en comparant les problèmes d'optimisation nominaux et robustes pour minimiser les incertitudes de dose. Il explore également des machines vectorielles de support robustes, montrant le lien entre la robustification et la régularisation, et les implications de la séparabilité linéaire sur la perte de charnière dans le pire des cas.

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Enseignant·e

Daniel Kuhn

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Concepts associés (32)

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Machine à vecteurs de support

Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.

Optimisation convexe

vignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.

Radiothérapie

thumb|upright=1.5|Accélérateur linéaire de radiothérapie Varian-Clinac 2100 C/D dans le Centre azuréen de cancérologie, Mougins, France. La radiothérapie est une méthode de traitement locorégional des cancers, utilisant des radiations pour détruire les cellules cancéreuses en bloquant leur capacité à se multiplier. L'irradiation a pour but de détruire toutes les cellules tumorales tout en épargnant les tissus sains périphériques. La radiothérapie est utilisée chez plus de la moitié des patients ayant un cancer.

Hinge loss

In machine learning, the hinge loss is a loss function used for training classifiers. The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines (SVMs). For an intended output t = ±1 and a classifier score y, the hinge loss of the prediction y is defined as Note that should be the "raw" output of the classifier's decision function, not the predicted class label. For instance, in linear SVMs, , where are the parameters of the hyperplane and is the input variable(s).

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Séances de cours associées (39)

Soutenez des machines de vecteur : Maximiser la marge

Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.

Le paysage d'optimisation de Convex caché des réseaux neuronaux profonds

Explore le paysage d'optimisation convexe caché des réseaux neuronaux profonds, montrant la transition des modèles non convexes aux modèles convexes.

Splines et apprentissage automatique

Explore l'apprentissage supervisé comme un problème mal posé et l'intégration de splines adaptatives clairsemées dans les architectures neurales.

Techniques d'optimisation : Convexity in Machine Learning

Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.

Régularisation : Tikhonov et Ridge

Explore la régularisation de Tikhonov, également connue sous le nom de régression de crête, et son application à la régression polynomiale.

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