« Apprentissage de variété » : différence entre les versions

Dernière version du 30 août 2024 à 13:53

Définition

L'apprentissage de variété est une approche de la réduction non linéaire de la dimensionnalité. Les algorithmes pour cette tâche sont basés sur l'idée que la dimensionnalité de nombreux ensembles de données n'est qu'artificiellement élevée.

Français

Apprentissage de variété

Anglais

Manifold learning

Sources

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 175

Source : PERPETUAL ENIGMA Source : Scikit Learn

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 == Définition ==
-L'apprentissage de variété est une approche de la réduction non linéaire de la dimensionnalité. Les algorithmes pour cette tâche sont basés sur l'idée que la dimensionnalité de nombreux ensembles de données n'est qu'artificiellement élevée.
+L'apprentissage de [[variété]] est une approche de la réduction non linéaire de la dimensionnalité. Les algorithmes pour cette tâche sont basés sur l'idée que la dimensionnalité de nombreux ensembles de données n'est qu'artificiellement élevée.
 == Français ==
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 == Anglais ==
 '''Manifold learning '''
+==Sources==
-Manifold learning is an approach to non-linear dimensionality reduction. Algorithms for this task are based on the idea that the dimensionality of many data sets is only artificially high.
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 [https://www.apprentissageprofond.org/   Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 page 175  ]
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 [https://scikit-learn.org/stable/modules/manifold.html   Source : Scikit Learn ]
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