Bayesian Deep Learning for Limited Data Prediction

Abstract

L’apprentissage profond, inspiré du cerveau humain, utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données massives et effectuer des tâches complexes avec précision. L’apprentissage profond bayésien intègre des statistiques pour améliorer la précision des prédictions et gérer l’incertitude, notamment lorsque les données sont limitées. Cette thèse étudie l’efficacité de l’apprentissage profond bayésien pour améliorer la précision des prédictions et l’estimation de l’incertitude dans de tels contextes.