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Apprentissage Actif Par Modèles Locaux

Apprentissage Actif Par Modèles Locaux

Bondu-A

Paperback

Series: Omn.Univ.Europ.

Literary CriticismGeneral Computers

ISBN10: 6131530688
ISBN13: 9786131530685
Publisher: Ed Universitaires Europeennes
Published: Feb 28 2018
Pages: 176
Weight: 0.59
Height: 0.41 Width: 5.98 Depth: 9.02
Language: French
Les méthodes d'apprentissage statistiques exploitent des exemples, pour enseigner un comportement à un modèle prédictif. La classification supervisée requiert des exemples étiquetés. En pratique, l'étiquetage des exemples peut se révéler coûteux. Dans certains cas, l'étiquetage implique un expert humain, un instrument de mesure, un temps de calcul levé...etc. Les méthodes d'apprentissage actif réduisent le coût de préparation des données. Ces méthodes cherchent à étiqueter uniquement les exemples les plus utiles à l'apprentissage d'un modèle. Les stratégies actives de la littérature utilisent généralement des modéles globaux à l'espace des variables d'entrées. Nous proposons une stratégie originale qui effectue un partitionnement dichotomique récursif de l'espace d'entrée. Cette stratégie met en compétition les modèles locaux à chacune des zones, pour choisir les exemples à étiqueter.

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