Apprentissage statistique de la classification

L'apprentissage statistique désigne un ensemble de méthodes permettant, dans un sens général, d'extraire l'information pertinente de données ou d'apprendre des comportements à partir d'exemples. Les applications sont très nombreuses, allant de la recherche d'informations dans de grands ensembles de données (fouille de textes, d'images ou de signaux) à la biologie (reconstruction de réseaux génétiques ou protéiniques).

L'exposé se divise en trois parties. Dans une première partie, nous rappelons le concept d'apprentissage de la classification à travers divers exemples. La deuxième partie est consacrée à une présentation de la théorie de Vapnik-Chervonenkis, qui est l'outil de base pour justifier mathématiquement la pertinence des stratégies de classification. Le point de contact entre le problème de la classification et la théorie de Vapnik-Chervonenkis est abordé en troisième partie.