La théorie de Vapnik-Tchervonenkis ou Vapnik-Chervonenkis, aussi connue sous le nom de théorie VC, est une théorie mathématique et informatique développée dans les années 1960-1990 par Vladimir Vapnik et Alexey Chervonenkis.
Présentation La théorie VC est liée à la théorie d'étude statistique. On peut désigner quatre notions importantes : Uniformité des apprentissages, qui correspond à la question : quelles sont les conditions (nécessaires et suffisantes) pour l'uniformité d'un apprentissage basé sur le principe de la minimisation du risque empirique? Taux de convergence des apprentissages, qui correspond à la question : Quelle est la vitesse de la convergence de l'apprentissage ? Contrôle de la capacité d'apprentissage automatique, qui correspond à la question : comment contrôler le taux de convergence (la capacité de généralisation) de l'apprentissage automatique ? Construction des machines à apprentissage automatique, qui correspond à la question : comment créer des algorithmes qui peuvent guider cet apprentissage ?
Notes et références
Voir aussi
Articles connexes Machine à vecteurs de support Pulvérisation (mathématiques) Réseau de neurones artificiels
Bibliographie
Catégorie:Informatique théorique Catégorie:Apprentissage automatique