|
|<
<< Page précédente
1
Page suivante >>
>|
|
documents par page
|
Tri :
Date
Editeur
Auteur
Titre
|
|
Algorithmique du style : de nouveaux espaces pour la composition et l’improvisation
/ Université Paris I Panthéon-Sorbonne
/ 18-11-2015
/ Canal-u.fr
PACHET François
Voir le résumé
Voir le résumé
Après
plusieurs décennies passées à numériser tous nos contenus culturels (textes,
musique, films, etc.), le "style" est probablement le prochain
"objet" à réifier, puis numériser. Je parlerai du cas de la musique,
ou le style est présent à la fois dans la composition, l'arrangement ou
l'accompagnement. Je présente des travaux récents au carrefour entre apprentissage
(machine-learning), inférence statistique et optimisation combinatoire,
permettant de modéliser le style en musique et de produire de nouveaux
artefacts intéressants. Mot(s) clés libre(s) : musique, apprentissage, style, inférence
|
Accéder à la ressource
|
|
Les réseaux bayésiens
/ Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique / Interstices
/ 04-10-2018
/
Gonzales Christophe
Voir le résumé
Voir le résumé
Dans la vie de tous les jours, vous devez souvent prendre des décisions sous incertitudes. Par exemple, avez-vous intérêt à remplir le réservoir d’essence de votre voiture ou bien à acheter un billet de train ou d’avion tout de suite ou serait-il plus judicieux d’attendre un peu que les prix baissent ? Faut-il investir en bourse maintenant ou non ? Afin de prendre les bonnes décisions dans ce type de situation, il est impératif de bien en mesurer les risques, ce qui revient à bien estimer les incertitudes sur toutes les conséquences possibles de ces décisions. Mot(s) clés libre(s) : réseaux bayésiens, incertitude, prise de décision, inférence
|
Accéder à la ressource
|
|
|<
<< Page précédente
1
Page suivante >>
>|
|
documents par page
|