Apprentissage statistique pour la Modélisation des Systèmes

Apprentissage statistique pour la Modélisation des Systèmes dans des Espaces de Hilbert à Noyau Reproduisant

Le travail présenté dans ce rapport entre dans le cadre de l’Apprentissage Automatique (Machine Learning) où l’on cherche à modéliser un système non linéaire et à identifier en ligne les paramètres du modèle considéré.

Ce modèle est développé dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant (RKHS).

Ces modèles dits de représentation ou boite noire sont linéaires par rapport à leurs paramètres.

Ils ont connu un grand succès dans l’identification des systèmes non linéaires en utilisant les méthodes à noyaux.