La classification multi-classes est un problème classique d’apprentissage statistique, largement étudié de part son grand champ d’applications. Les données modernes de type multi-classes sont souvent très ambigües, rendant inefficaces les approches de classification classiques prédisant un seul label en sortie.
Dans cet exposé, on s'intéresse à un certain type de champ aléatoire: le champ de Brown-Resnick. La loi de ce dernier est décrite par deux paramètres: l'un d'échelle, l'autre de Hurst. On suppose que le champ est observé dans une fenêtre
Résumé : Je vais parler dans cet exposé de formalisation des mathématiques, le processus "d'expliquer" des théorèmes à un ordinateur. J'expliquerais comment fonctionnent les assistants de preuve et pourquoi ils peuvent être utiles pour les mathématiciens. Je raconterai aussi l'histoire
Résumé. Dans un premier temps, nous présenterons une revue de littérature des résultats d'estimation de ce processus selon différents schémas d'observations. Nous nous intéresserons ensuite à l'estimation jointe des paramètres de tendance, d'échelle et d'activité des sauts, lorsque l'on dispose
