L'apprentissage statistique est une discipline en plein essor à l'interface de l'informatique et des mathématiques appliquées (probabilités / statistiques, optimisation, etc.) et qui joue aujourd'hui un rôle majeur en matière d'innovation technologique.

À la différence d'un cours de statistique traditionnel, l'apprentissage statistique se préoccupe particulièrement de l'analyse de données de grande dimension ainsi que de l'efficacité des algorithmes pour traiter d'importants volumes de données telles que rencontrées dans des domaines d'applications divers tels l'analyse d'image et du son, le traitement automatique du langage, la bioinformatique ou la finance.

L'objectif du cours est de présenter les théories et algorithmes majeurs de l'apprentissage statistique. Les méthodes abordées reposeront en particulier sur des arguments d'analyse convexe et de statistiques. Les séances de TDs (dont plus de la moitié seront réalisées sur machines) donneront lieu à des implantations simples des algorithmes vus en cours et à une application à différents domaines comme la vision ou le traitement du langage. Ce cours a comme débouché naturel le master M2 MVA de l'ENS de Cachan.

Les seuls pré-requis sont d'être familier avec les fondements de la théorie des probabilités (notion de variables aléatoires, théorèmes de convergence, espérance conditionnelle).

1. soit vous installez Matlab directement sur votre portable; pour cela, envoyez un courriel à Jacques Beigbeder du SPI pour les instructions et la licence; en précisant l'OS de votre machine: Windows 32 bits, Windows 64 bits, Linux (64 bits uniquement) ou MacOS (64 bits uniquement)
2. soit vous utilisez Matlab à distance (par SSH) sur les ordinateurs du DI (pour avoir accès à l'interface graphique vous pouvez utiliser FreeNX qui est très rapide selon Jacques Beigbeder).