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Eine kurze Geschichte des statistischen Lernens<end_of_turn>
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Bien que le terme apprentissage statistique soit relativement nouveau, de nombreux concepts
qui sous-tendent le domaine ont été développés il y a longtemps. Au début du
XIXème siècle, Legendre et Gauss publièrent des articles sur la méthode
des moindres carrés, qui a mis en œuvre la première forme de ce qui est maintenant connu
comme régression linéaire. L'approche a d'abord été appliquée avec succès aux problèmes
en astronomie. La régression linéaire est utilisée pour prédire des valeurs quantitatives,
comme le salaire d’un individu. Afin de prédire des valeurs qualitatives, telles que
si un patient survit ou meurt, ou si le marché boursier augmente
ou diminue, Fisher a proposé une analyse discriminante linéaire en 1936. Dans le
Dans les années 1940, divers auteurs proposent une approche alternative, la régression logistique.
Au début des années 1970, Nelder et Wedderburn ont inventé le terme « généralisé ».
modèles linéaires pour une classe entière de méthodes d'apprentissage statistique qui incluent
la régression linéaire et logistique comme cas particuliers.
À la fin des années 1970, de nombreuses autres techniques permettant d'apprendre à partir des données
étaient disponibles. Cependant, il s’agissait presque exclusivement de méthodes linéaires, car l’ajustement de relations non linéaires était impossible sur le plan informatique au moment du calcul.
temps. Dans les années 1980, la technologie informatique s’était finalement suffisamment améliorée
que les méthodes non linéaires n'étaient plus prohibitives sur le plan des calculs. Au milieu
Dans les années 1980, Breiman, Friedman, Olshen et Stone introduisent la classification et
arbres de régression, et ont été parmi les premiers à démontrer la puissance d'un
mise en œuvre pratique détaillée d'une méthode, y compris la validation croisée
pour la sélection du modèle. Hastie et Tibshirani ont inventé le terme modèles additifs généralisés en 1986 pour désigner une classe d'extensions non linéaires aux modèles linéaires généralisés.
modèles, et a également fourni une implémentation logicielle pratique.
Depuis lors, inspiré par l'avènement de l'apprentissage automatique et d'autres
disciplines, l'apprentissage statistique est apparu comme un nouveau sous-domaine de la statistique,
axé sur la modélisation et la prédiction supervisées et non supervisées. Au cours des dernières
années, les progrès dans l’apprentissage de la statistique ont été marqués par l’augmentation
disponibilité de logiciels puissants et relativement conviviaux, tels que le
système R populaire et disponible gratuitement. Cela a le potentiel de continuer
la transformation du domaine à partir d’un ensemble de techniques utilisées et développées
par des statisticiens et des informaticiens à une boîte à outils essentielle pour un
communauté plus large.<end_of_turn><eos>