Quand David devient Goliath : l’Adaptive Boosting

Date/heure
18 janvier 2018
09:15 - 10:15

Oratrice ou orateur
Romain Azaïs

Catégorie d'évènement
Groupe de travail Probabilités et Statistique


Résumé

En classification supervisée se pose très vite la question de comment choisir parmi toutes les méthodes disponibles dans la littérature. L’algorithme AdaBoost (pour Adaptive Boosting), découvert par Freund et Schapire à  la fin des années 90 (et qui leur a valu le prix Gödel en 2003) fait partie de ces algorithmes d’apprentissage qui cherchent à  diriger l’échantillon pour améliorer la capacité prédictive d’un classifieur. A tel point que n’importe quel classifieur faible, i.e., avec une capacité prédictive à  peine meilleure que pile ou face, peut devenir aussi fort que souhaité.