Séminaire Donnees et APprentissage Artificiel
Ensembles d'arbres extrêmement aléatoires et leurs liens avec les méthodes à base de noyaux
Jeudi 10 avril 2008Intervenant(s) : Louis WEHENKEL (Université de Liège)
L'exposé présente les méthodes d'apprentissage supervisé à base d'ensembles d'arbres de régression randomisés, en se focalisant sur leurs propriétés géométriques. On expliquera comment ces méthodes peuvent être interprétées comme des méthodes d'apprentissage supervisé de kernels dans l'espace d'entrée et comment elles peuvent être étendues naturellement pour réaliser des prédictions dans des espaces de sortie "kernelisés".
Javier.Diaz (at) nulllip6.fr