Trong khuôn khổ Hội nghị quốc tế về xác suất và thống kê ứng dụng - CAPS 2019 (https://caps2019.viasm.edu.vn/), Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán tổ chức Khóa học “Statistical learning: bagging, boosting, SVM, introduction to neural networks” vào ngày 1-2/4/2019 tại Hà Nội. Khóa học do GS. Vincent Lefieux (RTE - Réseau de Transport d'Électricité, Pháp) giảng dạy. GS. Vincent Lefieux là trưởng nhóm nghiên cứu về Khoa học dữ liệu tại Công ty Truyền tải Điện lưới, Điện lực Pháp từ năm 2017. Giáo sư đã đến Viện nghiên cứu cao cấp về Toán giảng bài, trình bày seminar, tham gia hội nghị, hội thảo thường xuyên từ nhiều năm nay.     

Khóa học đã thu hút gần 50 học viên đến từ các trường, viện nghiên cứu, doanh nghiệp trên các lĩnh vực kinh tế, ngân hàng, y tế, hàng không, kỹ thuật... Ngoài các học viên đến từ Hà Nội, một số học viên từ các tỉnh miền Trung và miền Nam như Huế, Đà Nẵng, TP. Hồ Chí Minh, Quy Nhơn,... cũng đã tới tham dự khóa học. Trong đó, Viện đã tài trợ cho 11 học viên đến từ  khu vực phía Nam.

Tiếp nối chuỗi bài giảng về Học Thống kê (Statistical learning) thực hiện từ năm 2018, Khóa học sẽ tiếp tục cập nhật các kiến thức Toán Thống kê là nền tảng lý thuyết của phương pháp Ensemble Learning – Học từ tập hợp.

Những người làm Thống kê thường ví von phương pháp Ensemble Learning như câu chuyện “Thầy bói xem voi”. Nếu các phân tích của từng người trong câu chuyện được tổng hợp lại thì ta có hình ảnh chính xác của chú voi. Về mặt toán học, học từ tập hợp là các kỹ thuật thống kê nhằm mục đích tăng độ chính xác và ổn định của ước lượng (còn gọi là độ vững của mô hình - robustness), giảm sai số (noise, variance, bias).

Khóa học lần này tập trung trình bày các kỹ thuật Thống kê cơ bản trong bài toán phân loại (classification problem) là:

- Bagging (Boostrap Aggregating) trên các mô hình cây (Random forest) 
- Boosting
- Support Vector Machine (SVM)
- Mạng nơ-ron (Neural networks).

Các thông tin của Khóa học được cập nhật tại: http://viasm.edu.vn/hdkh/bbsn.