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ECON : un régresseur parcimonieux

Philippe Preux, LIFL-INRIA, Lille

jeudi 3 juin 2010 à 14h00

Salle B014 - Copie des transparents.


Le problème de régression consiste à induire une fonction réelle à partir d’un échantillon d’exemples. Ce problème demeure (très) difficile à résoudre quand le domaine de définition de la fonction est de dimension supérieure à quelques unités. Il est néanmoins un composant clé dans la résolution de nombreux problèmes, notamment le problème de décision séquentiel.

Introduit en 2009, l’algorithme ECON construit un régresseur parcimonieux en utilisant une régularisation l_1. Outre ses qualités théoriques et sa faible complexité calculatoire, ECON a montré d’excellentes performances expérimentales sur des problèmes de régression, mais aussi de classification supervisée. ECON est un régresseur non paramétrique, ce qui permet de considérer que la résolution d’un problème de régression avec ECON fournit en même temps une bonne représentation des données. Ainsi, on résout en même temps le problème de l’apprentissage d’une fonction et le problème d’apprentissage de la représentation des données.