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Algorithme EM en ligne

L’algorithme EM (Expectation-Maximisation) proposé il y a maintenant une trentaine d’années reste l’outil le plus utilisé pour l’estimation de paramètres dans les modèles statistiques à données latentes (ou non observées). Il s’agit en fait d’un algorithme d’optimisation numérique dédié qui exploite la structure particulière de la vraisemblance dans ce type de modèles.

Dans cet exposé, je présenterai un travail réalisé avec Eric Moulines (Télécom ParisTech) dans lequel nous avons proposé une version en ligne (ou "anytime") de cet algorithme où les paramètres estimés sont mis à jour avec chaque nouvelle observation disponible. J’insisterai en particulier sur les éléments qui donnent à penser que cette façon de procéder est préférable (à l’algorithme EM usuel) lorsqu’il s’agit de traiter de gros volumes de données.


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