Apprentissage statistique pour le signal - Flamary, Rémi
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Cet ouvrage présente une introduction à l'apprentissage statistique pour le signal dans le cadre des Interfaces Cerveau-Machine (ICM). Nous introduisons tout d'abord les ICM, qui sont des systèmes visant à contrôler une machine par l'intermédiaire du cerveau. Nous proposons également une introduction à l'apprentissage statistique où l'on abordera la régularisation et les a priori que cette dernière permet d'intégrer dans le processus d'apprentissage. Un rappel concernant les algorithmes d'optimisation utilisés en apprentissage statistique est également fait. Nous présentons ensuite deux…mehr

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Produktbeschreibung
Cet ouvrage présente une introduction à l'apprentissage statistique pour le signal dans le cadre des Interfaces Cerveau-Machine (ICM). Nous introduisons tout d'abord les ICM, qui sont des systèmes visant à contrôler une machine par l'intermédiaire du cerveau. Nous proposons également une introduction à l'apprentissage statistique où l'on abordera la régularisation et les a priori que cette dernière permet d'intégrer dans le processus d'apprentissage. Un rappel concernant les algorithmes d'optimisation utilisés en apprentissage statistique est également fait. Nous présentons ensuite deux méthodes d'apprentissage statistique pour le signal. Tous d'abord une méthode d'apprentissage de filtre permettant de maximiser la marge entre les exemples d'apprentissage, puis une approche multitâche qui permet de transférer de l'information entre plusieurs problèmes d'apprentissage. Des applications de ces méthodes sont faites sur des données réelles de type ICM.
Autorenporträt
Rémi Flamary a obtenu un diplôme d'ingénieur et un diplôme de Master Recherche de l'Institut National de Sciences Appliquées de Lyon. Il a ensuite soutenu une thèse à l'Université de Rouen, sous la direction d'Alain Rakotomamonjy. Ses intérêts de recherche sont l'apprentissage statistique et les Interfaces Cerveau-Machine.