« Dopage » : différence entre les versions

Version du 20 avril 2019 à 15:14

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 nom. angl. masc.

Anglais

Boosting

Source : Wikipedia IA

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 ==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.<br>
+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>
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