Patrimoine

Le patrimoine du Groupe Louis Bachelier a été défini comme l’ensemble des publications réalisées par des chercheurs académiques grâce à des financements du Groupe (ILB, FdR, IEF, Labex) ou via l’utilisation de données des EquipEx (BEDOFIH, EUROFIDAI).


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Approximation stochastique et régression des moindres carrés, avec applications à l'apprentissage automatique.

Acceleration, Accélération, Algorithme dual moyenné, Apprentissage de permutation, Approximation stochastique, Averaging, Contraintes de forme, Convex optimization, Convex relaxation, Descente miroire, Discriminative clustering, Dual averaging, Estimation minimax, Gradient stochastique, Least-squares regression, Minimax estimation, Mirror descent, Moyennage, Optimisation convexe, Parcimonie, Partionnement discriminatif, Permutation learning, Relaxation convexe, Régression par moindres carrés, Shape constraints, Sparsity, Statistical seriation, Stochastic approximation, Stochastic gradient, Sériation statistique

Interaction entre la concentration, la complexité et la géométrie dans la théorie de l'apprentissage avec des applications à l'analyse des données à haute dimension.

Aggregation methods, Apprentissage statistique, Inégalités oracle, Learning theory, Méthodes d'agrégation, Oracle inequalities, Parcimonie, Penalization, Pénalisation, Regularization, Régularisation

Estimation non paramétrique de densités conditionnelles : grande dimension, parcimonie et algorithmes gloutons.

Algorithmes gloutons, Conditional density, Densité conditionnelle, Estimateurs à noyau, Estimation non paramétrique, Grande dimension, Greedy algorithms, High dimension, Kernel density estimators, Nonparametric estimation, Parcimonie, Sparsity

Approximation stochastique et régression des moindres carrés, avec applications à l'apprentissage automatique.

Acceleration, Algorithme dual moyenné, Apprentissage de permutation, Approximation stochastique, Averaging, Contraintes de forme, Convex optimization, Convex relaxation, Descente miroire, Discriminative clustering, Dual averaging, Estimation minimax, Gradient stochastique, Least-squares regression, Minimax estimation, Mirror descent, Moyennage, Optimisation convexe, Parcimonie, Partionnement discriminatif, Permutation learning, Relaxation convexe, Régression par moindres carrés, Shape constraints, Sparsity, Statistical seriation, Stochastic approximation, Stochastic gradient, Sériation statistique