Cyprien Doz

Résumé :

• Les questionnements soulevés par l'apprentissage en grande dimension ont récemment mis en lumière des méthodes complexes sans explications mathématiques au détriment de méthodes plus simples analysables mathématiquement.
• A laide de la théorie des matrices aléatoires, ces méthodes simples peuvent être théoriquement analysées et possiblement améliorées. Ceci avec l'intention d'explorer les progrès récents de cette théorie appliquée à lapprentissage statistique (parmi lesquels la classification spectrale, lapprentissage semi-supervisé, le regroupement sur graphe, ainsi que des méthodes simples de réseaux de neurones) pour proposer des méthodes de partitionnement améliorées et en déduire leurs performances chaque fois quelles sont accessibles.