Note ABES Apprentissage automatique pour la prise de décisions Machine learning for decisions-making under uncertainty Bandit manchot (Mathématiques) Aversion au risque Algorithme d'apprentissage incrémental 519.6 Apprentissage automatique Prise de décision (statistique) Optimisation mathématique Bootstrap (statistique) Risque La prise de décision stratégique concernant des ressources de valeur devrait tenir compte du degré d'aversion au risque. D'ailleurs, de nombreux domaines d'application mettent le risque au cœur de la prise de décision. Toutefois, ce n'est pas le cas de l'apprentissage automatique. Ainsi, il semble essentiel de devoir fournir des indicateurs et des algorithmes dotant l'apprentissage automatique de la possibilité de prendre en considération le risque dans la prise de décision. En particulier, nous souhaiterions pouvoir estimer ce dernier sur de courtes séquences dépendantes générées à partir de la classe la plus générale possible de processus stochastiques en utilisant des outils théoriques d'inférence statistique et d'aversion au risque dans la prise de décision séquentielle. Cette thèse étudie ces deux problèmes en fournissant des méthodes algorithmiques prenant en considération le risque dans le cadre de la prise de décision en apprentissage automatique. Un algorithme avec des performances de pointe est proposé pour une estimation précise des statistiques de risque avec la classe la plus générale de processus ergodiques et stochastiques. De plus, la notion d'aversion au risque est introduite dans la prise de décision séquentielle (apprentissage en ligne) à la fois dans les jeux de bandits stochastiques et dans l'apprentissage séquentiel antagoniste. Strategic decision-making over valuable resources should consider risk-averse objectives. Many practical areas of application consider risk as central to decision-making. However, machine learning does not. As a result, research should provide insights and algorithms that endow machine learning with the ability to consider decision-theoretic risk. In particular, in estimating decision-theoretic risk on short dependent sequences generated from the most general possible class of processes for statistical inference and through decision-theoretic risk objectives in sequential decision-making. This thesis studies these two problems to provide principled algorithmic methods for considering decision-theoretic risk in machine learning. An algorithm with state-of-the-art performance is introduced for accurate estimation of risk statistics on the most general class of stationary--ergodic processes and risk-averse objectives are introduced in sequential decision-making (online learning) in both the stochastic multi-arm bandit setting and the adversarial full-information setting. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 1627591 text/html https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSPI/2015/50376-2015-Sani.pdf https://theses.fr/2015LIL10038/abes Sani Amir Sani 1978-12-11 US 188701648 https://theses.fr/2015LIL10038 2015LIL10038 https://doi.org/10.70675/a32dd3c6z7858z4d70zbd56ze4fbd8efb924 2015-05-12 Mathématiques appliquées Lille 1 026404184 Doctorat Docteur es non oui Munos Rémi MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 14088209X Lazaric Alessandro MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 188701486 École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille ; 1992-2021) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 147297028 Laboratoire Paul Painlevé MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 161603971 ddc:510 Munos Rémi Lazaric Alessandro École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) Laboratoire Paul Painlevé PDF 1627591