« Dopage » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Domaine == | ==Domaine== | ||
[[category:Vocabulaire]] | [[category:Vocabulaire]] | ||
[[Catégorie:Wikipedia-IA]] | [[Catégorie:Wikipedia-IA]] | ||
| Ligne 9 : | Ligne 9 : | ||
<br> | <br> | ||
== | ==Définition== | ||
Le boosting est un | Le boosting est un méta-algorithme d'ensemble d'apprentissage automatique destiné à réduire principalement les biais, mais aussi la variance de l'apprentissage supervisé, ainsi qu'une famille d'algorithmes d'apprentissage automatique qui convertissent les apprenants faibles en puissants. Le renforcement est basé sur la question posée par Kearns et Valiant : « Un ensemble d'apprenants faibles peut-il créer un seul apprenant fort? » Un apprenant faible est défini comme un classifieur peu corrélé à la vraie classification (il peut mieux étiqueter des exemples que des suppositions aléatoires). En revanche, un bon élève est un classifieur arbitrairement bien corrélé à la vraie classification.<br> | ||
<br> | |||
<br> | <br> | ||
== Français == | ==Français== | ||
'''Boosting''' | '''Boosting''' | ||
<br | <br /> | ||
== Anglais == | ==Anglais== | ||
'''Boosting''' | '''Boosting''' | ||
<br> | <br> | ||
<br> | <br> | ||
[https:// | [https://en.wikipedia.org/wiki/Boosting_(machine_learning) : Wikipedia IA] | ||
<br> | <br> | ||
<br> | <br> | ||
Version du 20 avril 2019 à 15:07
Domaine
Définition
Le boosting est un méta-algorithme d'ensemble d'apprentissage automatique destiné à réduire principalement les biais, mais aussi la variance de l'apprentissage supervisé, ainsi qu'une famille d'algorithmes d'apprentissage automatique qui convertissent les apprenants faibles en puissants. Le renforcement est basé sur la question posée par Kearns et Valiant : « Un ensemble d'apprenants faibles peut-il créer un seul apprenant fort? » Un apprenant faible est défini comme un classifieur peu corrélé à la vraie classification (il peut mieux étiqueter des exemples que des suppositions aléatoires). En revanche, un bon élève est un classifieur arbitrairement bien corrélé à la vraie classification.
Français
Boosting
Anglais
Boosting
: Wikipedia IA
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
