Défis posés par l'apprentissage des modèles probabilistes, couvrant la complexité des calculs, la reconstruction des données et les lacunes statistiques.
S'insère dans le compromis entre la complexité du modèle et le risque, les limites de généralisation, et les dangers d'un ajustement excessif des classes de fonctions complexes.
Explore l'algorithme Branch et Bound dans une optimisation discrète, en trouvant efficacement des solutions optimales en calculant des limites inférieures sur des sous-ensembles.
