Notice bibliographique

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Type(s) de contenu et mode(s) de consultation : Texte : sans médiation

Auteur(s) : Mallat, Stéphane  Voir les notices liées en tant qu'auteur

Titre(s) : Sciences des données et l'apprentissage en grande dimension [Texte imprimé] / Stéphane Mallat,...

Publication : Paris : Collège de France : Fayard, DL 2018

Impression : 95-Domont : Dupli-print

Description matérielle : 1 vol. (62 p.) : ill. ; 19 cm

Collection : Leçon inaugurale du Collège de France ; n° 276

Lien à la collection : Leçon inaugurale - Collège de France 


Note(s) : Leçon inaugurale prononcée le jeudi 11 décembre 2018. - Bibliogr., 3 p.


Numéros : ISBN 978-2-213-70973-4 (br.) : 12 EUR
EAN 9782213709734

Notice n° :  FRBNF45590139


Résumé : La performance des algorithmes d'analyse de données a fait un bond ces dernières années, non seulement grâce à l'augmentation des capacités de calcul et aux masses de données, mais aussi grâce à l'évolution rapide des algorithmes d'apprentissage, et par conséquent de l'intelligence artificielle.L'analyse automatique des données numériques est devenue un enjeu industriel, sociétal et scientifique majeur. Les sciences des données développent des algorithmes capables d'apprendre, comme les réseaux de neurones, avec des données de grande dimension. Il est pour cela nécessaire de comprendre les principes de l'apprentissage, en faisant appel à de nombreuses branches des mathématiques dont les statistiques, l'analyse harmonique et la géométrie.  Stéphane Mallat a été professeur de mathématiques appliquées à l'université de New York, à l'École polytechnique et à l'École normale supérieure. Dans les années 2000, il a cofondé et dirigé une start-up de traitement d'images. Il est professeur au Collège de France depuis mai  2017, titulaire de la chaire «  Sciences des données  ».  [source éditeur]


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