.. image:: pystat.png
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    :alt: Statistique
    :target: http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/td_2a_notions.html#pour-un-profil-plutot-data-scientist

.. _l-ml2a-surprise-modelling:

Surprise Modelling
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*Surprise Modelling* est une idée assez proche de la
:ref:`détection d'anomalie <l-mlbasic-anomaly>` à ceci près
que la détection d'anomalie cherche à détecter des donnnées
aberrantes parmi les données observées. La surprise est une
sorte d'anomalie pas encore observée.

*(à venir)*

*Lectures*

* `Prediction, Expectation, and Surprise: Methods, Designs, and Study of a Deployed Traffic Forecasting Service <https://arxiv.org/abs/1207.1352>`_
* `Discovering Blind Spots in Reinforcement Learning <https://arxiv.org/abs/1805.08966>`_
* `Surprise-Based Intrinsic Motivation for Deep Reinforcement Learning <https://arxiv.org/abs/1703.01732>`_
* `Balancing New Against Old Information: The Role of Surprise in Learning <https://arxiv.org/abs/1606.05642>`_
* `Learning with Surprise: Theory and Applications <https://infoscience.epfl.ch/record/223460/files/EPFL_TH7418.pdf>`_ (thèse)