« Parcimonie des données » : différence entre les versions
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La parcimonie désigne également des représentations parcimonieuses où beaucoup d’attributs sont absents ou valent zéro. | |||
Par exemple, dans un jeu de données utilisé en [[traitement automatique de la langue naturelle]], la plupart des attributs linguistiques n’ont qu’un faible nombre d’occurrences. En effet, il y a beaucoup de phénomènes rares en linguistique | |||
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Le phénomène de parcimonie est particulièrement exacerbé pour les données en haute dimension (i.e. avec beaucoup d'attributs). | |||
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En français, l'usage de l’adjectif « parcimonieux » qui a le sens de frugal, modique, restreint, minime, sera préféré pour traduire les mots «parcimonious» et «sparse» en anglais à cause de sa proximité. | |||
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En linguistique, on retrouve des vecteurs parcimonieux, également appelés vecteurs creux, qui ont la taille du lexique, typiquement plusieurs dizaines de milliers d'attributs. Les mots sont encodés avec un seul bit discriminant où un attribut est mis à 1 pour représenter le mot et tous les autres attributs à 0 pour représenter les autres mots. Des chercheurs dont des pionniers du MILA dirigé par Yoshua Bengio, ont inventé des vecteurs-contextuels plus denses pour solutionner ce problème. | |||
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==Sources== | |||
Source: Vo, Xuan Thanh (2015). ''Learning with sparsity and uncertainty by Difference of Convex functions optimization'', thèse de doctorat, Université de Lorraine, 231 pages. | |||
Source: | Source: Christine Plumejeaud (2011). ''Modèles et méthodes pour l’information spatio-temporelle évolutive'', thèse de doctorat, Université Grenoble Alpes, 331 pages. | ||
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Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:31
Définition
La parcimonie des données désigne une situation qui consiste à ne pas observer suffisamment de données dans un jeu de données pour arriver à modéliser avec précision sa distribution statistique.
La parcimonie désigne également des représentations parcimonieuses où beaucoup d’attributs sont absents ou valent zéro.
Par exemple, dans un jeu de données utilisé en traitement automatique de la langue naturelle, la plupart des attributs linguistiques n’ont qu’un faible nombre d’occurrences. En effet, il y a beaucoup de phénomènes rares en linguistique
Compléments
Le phénomène de parcimonie est particulièrement exacerbé pour les données en haute dimension (i.e. avec beaucoup d'attributs).
À distinguer du principe de parcimonie utilisé en sciences et en philosophie qui établit que « les explications les plus simples sont les meilleures ». On parle aussi du principe du rasoir d’Occam car il a été énoncé par le philosophe Guillaume d'Occam au XIVe siècle sous la form « il ne faut pas multiplier les entités sans nécessité ».
En français, l'usage de l’adjectif « parcimonieux » qui a le sens de frugal, modique, restreint, minime, sera préféré pour traduire les mots «parcimonious» et «sparse» en anglais à cause de sa proximité.
En linguistique, on retrouve des vecteurs parcimonieux, également appelés vecteurs creux, qui ont la taille du lexique, typiquement plusieurs dizaines de milliers d'attributs. Les mots sont encodés avec un seul bit discriminant où un attribut est mis à 1 pour représenter le mot et tous les autres attributs à 0 pour représenter les autres mots. Des chercheurs dont des pionniers du MILA dirigé par Yoshua Bengio, ont inventé des vecteurs-contextuels plus denses pour solutionner ce problème.
Français
parcimonie des données
dispersion des données
dissémination des données
rareté des données
Anglais
data sparsity
data sparseness
Sources
Source: Vo, Xuan Thanh (2015). Learning with sparsity and uncertainty by Difference of Convex functions optimization, thèse de doctorat, Université de Lorraine, 231 pages.
Source: Christine Plumejeaud (2011). Modèles et méthodes pour l’information spatio-temporelle évolutive, thèse de doctorat, Université Grenoble Alpes, 331 pages.
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
