Processus stochastiques en machine learning

chaînes de Markov, modèles de Markov cachés et plus

Les processus stochastiques peuvent faire réussir ou échouer un modèle. Ce court épisode explique comment ils décrivent des variables aléatoires dans le temps et pourquoi ils sont essentiels pour prédire en environnement incertain, de la finance à la météo.

▶ Processus stochastiques en machine learning : chaînes de Markov, modèles de Markov cachés et plus (Doublage IA)

Au programme :

1. Chaînes de Markov et modèles de Markov cachés, capables de dépasser 90 % de précision en reconnaissance vocale
2. L’apprentissage par renforcement avec l’exemple d’un robot qui apprend à traverser un labyrinthe
3. Les réseaux bayésiens pour représenter l’incertitude, par exemple en diagnostic médical
4. Les modèles stochastiques en traitement du langage : saisie prédictive, traduction et chatbots
5. Comment une modélisation stochastique robuste peut nettement améliorer les performances

Cet épisode est une version française doublée par IA de la vidéo animée du M365 Show présentée par le Microsoft MVP Mirko Peters.