Inférence Variationnelle expliqué : Bayésien scalable | ELBO скачать в хорошем качестве

Inférence Variationnelle expliqué : Bayésien scalable | ELBO

L'inférence variationnelle transforme un problème d'intégration impossible en problème d'optimisation solvable. Cette méthode est au cœur des VAE, du deep learning bayésien et des modèles génératifs modernes. 📚 Dans cette vidéo : ✓ Comprendre pourquoi l'inférence bayésienne exacte ne passe pas à l'échelle ✓ Maîtriser l'ELBO (Evidence Lower Bound) et la divergence KL ✓ Découvrir comment transformer l'inférence en optimisation ✓ Explorer les familles variationnelles (mean-field, flow-based) ✓ Voir les applications concrètes (VAE, Bayesian Neural Networks) ✓ Comprendre les limites et quand préférer le MCMC 🔗 RESSOURCES COMPLÈTES SUR NOTEBOOKLM Toutes les sources de cette vidéo (papers fondateurs, implémentations PyTorch, tutoriels visuels) sont compilées dans mon Notebook public : 👉 https://notebooklm.google.com/noteboo... 📖 Sources mentionnées : • Papers : Blei et al. (2017), Kingma & Welling (2014) • Implémentations : PyTorch VAE, TensorFlow Probability • Visualisations : Jay Alammar, Towards Data Science 💡 Abonne-toi pour décrypter les concepts fondamentaux de l'IA moderne ! #InferenceVariationnelle #MachineLearning #Bayesian #VAE #DeepLearning #ELBO #IA #DataScience #PyTorch #Probabilités #NeuralNetworks #ArtificialIntelligence #TechEducation #MLExplained #Statistics