Cette vidéo présente ce que certains appellent le théorème fondamental de l'apprentissage statistique. Cependant, à partir de 5:49, je prends surtout le temps de critiquer ce théorème fondamental, en disant que, selon moi, il n'est pas si fondamental. Notamment parce qu'il repose sur un cadre et des hypothèses qui ne sont pas du tout vérifiées en pratique.
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Moi en podcast avec Mr Phi :
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J'interviens le lundi 26 mars aux soirées mathématiques de Lyon !
http://mmi-lyon.fr/?site_conference=soirees-mathematiques-de-lyon
Can the brain do back-propagation? Geoffrey Hinton | Stanford Seminar
https://www.youtube.com/watch?v=VIRCybGgHts
Deux (deux ?) minutes pour le théorème de Bézout | El Jj
https://www.youtube.com/watch?v=0_ZzZzvxnP0
PAC-Learning | Wandida
https://www.youtube.com/watch?v=uB2X2OuD4Rg
The Fundamental Theorem of Statistical Learning | Wandida
https://www.youtube.com/watch?v=RkWuLtFPBKU
Proof of the Fundamental Theorem of Statistical Learning | Wandida
https://www.youtube.com/watch?v=Gdachj7SlMs