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==Définition==
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Famille d'algorithmes de classification et de régression qui attribue une classe sur la base d'une similarité entre une requête et les voisins les plus proches dans les données d'entraînement.
Famille d'algorithmes de classification et de régression qui attribue une classe sur la base d'une similarité entre une donnée et ses voisins les plus proches dans les données d'entraînement.


Note: l'algorithme des k plus proches voisins (KPPV) constitue un bon exemple.
== Compléments ==
 
Il est également connu sous le nom d’apprentissage paresseux (en anglais, lazy learning), car il retarde le processus jusqu’au moment de la prédiction.
 
Note: Nous préférons l'expression « à base de voisinage » à l'expression « à base d'exemples » car toute forme d'apprentissage automatique est « à base d'exemples ».   
 
Note: l'[[algorithme des k plus proches voisins]] (KPPV) constitue un bon exemple.


==Français==
==Français==
'''Apprentissage à partir d'exemples'''  
'''apprentissage à base de voisinage'''
 
'''apprentissage à partir du voisinage'''


'''apprentissage à partir d'observations''' 
'''apprentissage paresseux'''


'''apprentissage à base d'exemples''' 
'''apprentissage par mémorisation'''


'''apprentissage à base de voisinage'''
'''apprentissage à base d'exemples'''  


'''apprentissage paresseux'''
'''apprentissage à partir d'exemples'''  


'''apprentissage à partir d'observations''' 
==Anglais==
==Anglais==


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'''lazy learning'''
'''lazy learning'''
 
==Sources==
 
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Source: Lamontagne, Luc (sans date). ''Apprentissage à base d’exemples : Concepts avancés pour systèmes intelligents'', http://www2.ift.ulaval.ca/~lamontagne/ift17587/modules/module3/kNN.pdf, consulté le 5 juin 2019.
Source: Lamontagne, Luc (sans date). ''Apprentissage à base d’exemples : Concepts avancés pour systèmes intelligents'', http://www2.ift.ulaval.ca/~lamontagne/ift17587/modules/module3/kNN.pdf, consulté le 5 juin 2019.
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Source: Aggarwal, Charu C. (2014). ''Instance-Based Learning: A Survey, Data Classification: Algorithms and Applications'', CRC Press, pages 157-181 .
Source: Aggarwal, Charu C. (2014). ''Instance-Based Learning: A Survey, Data Classification: Algorithms and Applications'', CRC Press, pages 157-181 .
Source:  Keogh E. (2011). ''Instance-Based Learning, Encyclopedia of Machine Learning''. Springer, Boston, https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_409, consulté le 1 juin 2019.
Source:  Keogh E. (2011). ''Instance-Based Learning, Encyclopedia of Machine Learning''. Springer, Boston, https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_409, consulté le 1 juin 2019.
Source: IBM, https://www.ibm.com/fr-fr/topics/knn.


[[Utilisateur: Patrickdrouin  | Source: Termino]]
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[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
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[[Catégorie:Termino 2019]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Dernière version du 30 août 2024 à 13:59

Définition

Famille d'algorithmes de classification et de régression qui attribue une classe sur la base d'une similarité entre une donnée et ses voisins les plus proches dans les données d'entraînement.

Compléments

Il est également connu sous le nom d’apprentissage paresseux (en anglais, lazy learning), car il retarde le processus jusqu’au moment de la prédiction.

Note: Nous préférons l'expression « à base de voisinage » à l'expression « à base d'exemples » car toute forme d'apprentissage automatique est « à base d'exemples ».

Note: l'algorithme des k plus proches voisins (KPPV) constitue un bon exemple.

Français

apprentissage à base de voisinage

apprentissage à partir du voisinage

apprentissage paresseux

apprentissage par mémorisation

apprentissage à base d'exemples

apprentissage à partir d'exemples

apprentissage à partir d'observations

Anglais

instance-based learning

memory-based learning

lazy learning

Sources

Source: Lamontagne, Luc (sans date). Apprentissage à base d’exemples : Concepts avancés pour systèmes intelligents, http://www2.ift.ulaval.ca/~lamontagne/ift17587/modules/module3/kNN.pdf, consulté le 5 juin 2019.

Source: Géron, Aurélien (2017) Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 256 pages.

Source: Habermehl, P. et D. Kesner (sans date). Programmation Logique et IA : Algorithmes d'apprentissage, https://www.irif.fr/~kesner/enseignement/iup/cours71.pdf, consulté le 5 juin 2019.

Source: Adam, E. (sans date). Apprentissage Automatique, http://emmanuel.adam.free.fr/site/IMG/pdf/IA-ASA2.pdf, consutlé le 5 juin 2019.

Source: Lounis, H. (sans date). Apprentissage de règles, https://www.labunix.uqam.ca/~lounis_h/dic938G-hiv2011/dic9380_apprentissage_regles.pdf, consulté le 4 juin 2019.

Source: Lamontagne, Luc (sans date). Apprentissage par observation : Concepts avancés pour systèmes intelligents, http://www2.ift.ulaval.ca/~lamontagne/ift17587/modules/module3/apprentissageCh18.pdf, consulté le 3 juin 2019.

Source: Aggarwal, Charu C. (2014). Instance-Based Learning: A Survey, Data Classification: Algorithms and Applications, CRC Press, pages 157-181 . Source: Keogh E. (2011). Instance-Based Learning, Encyclopedia of Machine Learning. Springer, Boston, https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-30164-8_409, consulté le 1 juin 2019.

Source: IBM, https://www.ibm.com/fr-fr/topics/knn.

Source: Termino

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Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, wiki