Cours "Prévision séquentielle robuste par agrégation de prédicteurs"

organisé par Matthieu Cornec

ENGREF, Salle 7

Début : 6 juin 2012 à 13:00

Fin : 6 juin 2012 à 17:00

  • Formulaire d'inscription

    • Cet événement est clôturé. Il n’est plus possible de procéder à une inscription.
  • Champs de texte

    Formateur : Gilles Stoltz (HEC, CNRS)

    Titre :
    Prévision séquentielle robuste par agrégation de prédicteurs

    Résumé :

    On considère un cadre méta-statistique de prévision séquentielle d'un phénomène quantitatif. On ne cherchera pas à modéliser ce dernier mais on supposera avoir accès à N méthodes de prévision fondamentales (issues p.ex. de la littérature des séries chronologiques, de l'apprentissage, etc.) : on appellera 'experts' ces N méthodes fondamentales et on les traitera comme des boîtes noires prédictives, c'est-à-dire que l'on ne discutera pas leur construction.

    En revanche, on expliquera comment, dans un sens très robuste, on pourra combiner leurs prévisions pour obtenir une méta-prévision (dite agrégée) presqu'aussi bonne, voire meilleure, que n'importe quelle suite de prévisions produite par l'une des boîtes noires. A cet effet, on introduira une quantité-clé, appelée le regret, et il s'agira de minimiser le regret.

    On considérera également une extension au cadre d'un environnement changeant : lorsque l'on veut se comparer non plus au meilleur expert mais à la meilleure suite d'experts avec quelques (mais pas trop) de changements au cours du temps.

    On illustrera enfin les méthodes théoriques sur deux jeux de données : prévision de pics d'ozone, prévision de consommation électrique; et on fera allusion à des travaux en cours sur d'autres jeux de données... s'ils ont bien avancé d'ici là (notamment, sur la prévision de taux de change).

    Plan du mini-cours
    - Présentation du cadre et des enjeux; définition du regret; 'gradient trick' et réduction à un cadre générique
    - Algorithme par poids exponentiels: borne de performance, réglage séquentiel des vitesses d'apprentissage
    - Prévision contre un environnement changeant
    - Prévision randomisée
    - Aperçu d'applications sur données réelles
     

  • Plan d'accès

    Adresse du lieu de l'événement

    ENGREF, Salle7 19 avenue du maine 75015 Paris France
  • Plus d´événements

powered by amiando

Organisateur de cet événement: Matthieu Cornec
séminaire - organisation d'événements en ligne avec la billetterie de XING Events

Mentions légales