Machine apprenante (machine learning) \(M\)
Programme \(M\) permettant, à partir d'observation de couples \((x,y)\) donnés en exemple, de construire une fonction de décision \(\hat g\) qui associe à toute nouvelle entrée \(x\) une sortie \(\hat y\).

• sont inconnues : le générateur \(G\) et le superviseur (ou la règle utilisée) \(S\)

Questions de cours

START
Ω Basique (+inversé optionnel)
Recto: Expliquer pourquoi l'approche de Vapnik est meilleure que celle de Fisher.
Verso: L'approche de Fisher est trop restrictive, car nécessite de connaître bcp de choses sur les données (Lois, forme des paramètres, ...).
L'approche de Vapnik permet de définir une relation fonctionnelle \(Y=f(X)\), sans rien connaître à priori sur \(X\) ou sur \(Y\).
Bonus:
Carte inversée ?:
END