L'intelligence artificielle et le machine learning - Régularisation et robustesse | Intelligence Artificielle 18

Outre la sagesse des forêts, l'approche privilégiée des informaticiens pour lutter contre la sur-interprétation est la régularisation. Dans cette vidéo, j'essaie d'expliquer pourquoi ça marche. Facebook : https://www.facebook.com/Science4Allorg/ Twitter : https://twitter.com/science__4__all Tipeee : https://www.tipeee.com/science4all Moi en podcast avec Mr Phi : Version YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCNHFiyWgsnaSOsMtSoV_Q1A Version Audio : http://feeds.feedburner.com/Axiome Sous-titres sur les autres vidéos : http://www.youtube.com/timedtext_cs_panel?tab=2&c=UC0NCbj8CxzeCGIF6sODJ-7A I.M.C "Être gros" ? Risque Alpha https://www.youtube.com/watch?v=TeuSuquvsGI How Statistics Can Be Misleading | Mark Lidell | Ted-Ed https://www.youtube.com/watch?v=sxYrzzy3cq8 Les homéopathes se foutraient-ils de notre gueule ? La statistique expliquée à mon chat https://www.youtube.com/watch?v=5HeJnQL7QM0 La sagesse de YouTube | DirtyBiology https://www.youtube.com/watch?v=xtuh5zTa7mQ Diversity Prediction Theorem | Scott Page | Osiziris Salazar https://www.youtube.com/watch?v=EXn4vOuU3BE The Multiplicative Weights Update Algorithm | Wandida https://www.youtube.com/watch?v=0AC1WmRX1_s When To Think Less (According to Math) | Up and Atom https://www.youtube.com/watch?v=sivWzd_AecU Regularization in a Neural Network explained | deeplizard https://www.youtube.com/watch?v=iuJgyiS7BKM