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#REDIRECTION [[fléau de la dimension]]
[[Category:Intelligence artificielle]]
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==Définition==
==Définition==
Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas des espaces de dimension moindre.
Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas dans des espaces de dimension moindre.
 
Note: la dimensionnalité est le caractère d'un espace quant à ses dimensions. On ne peut donc pas parler du fléau de la dimensionnalité puisque cette caractéristique n'implique pas nécessairement un grand nombre de dimension.<br>


(1) Le terme fléau anglais ''curse of dimensionality'' a été utilisé pour la première fois par Richard Bellman. Il fait référence au problème de l'augmentation exponentielle du volume associé à l'ajout de dimensions supplémentaires à un espace mathématique.
(1) Le terme fléau anglais ''curse of dimensionality'' a été utilisé pour la première fois par Richard Bellman. Il fait référence au problème de l'augmentation exponentielle du volume associé à l'ajout de dimensions supplémentaires à un espace mathématique.


(2) On emploie ici le mot « dimension » au sens algébrique : la dimension de l’espace vectoriel sous-jacent aux valeurs des vecteurs de descripteurs. La réduction de dimensionnalité permet de réduire la complexité d’un problème d’apprentissage automatique à plusieurs niveaux : d’un point de vue théorique, cela entraîne automatiquement une amélioration des propriétés de stabilité et de robustesse des algorithmes.  
(2) On emploie ici le mot « dimension » au sens algébrique : la dimension de l’espace vectoriel sous-jacent aux valeurs des vecteurs de descripteurs. La réduction de dimensionnalité permet de réduire la complexité d’un problème d’apprentissage automatique à plusieurs niveaux: d’un point de vue théorique, cela entraîne automatiquement une amélioration des propriétés de stabilité et de robustesse des algorithmes.  


==Français==
==Français==
'''fléau de la haute dimension'''  <small>loc. nom. masc. </small>
'''fléau de la haute dimension'''   


'''fléau des hautes dimensions''' <small>loc. nom. masc.</small>
'''fléau des hautes dimensions'''  


'''fléau de la dimensionnalité élevée'''  <small>loc. nom. masc.</small>
'''fléau de la dimensionnalité élevée'''   


'''malédiction de la haute dimension''' <small>loc. nom. fém.</small>
'''malédiction de la haute dimension'''  


'''fléau de la dimensionnalité''' <small>loc. nom. masc.</small>
'''fléau de la dimensionnalité'''  


==Anglais==
==Anglais==
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==Sources==


(1) Source: IGI Global, ''[https://www.igi-global.com/dictionary/curse-of-dimensionality/6475 What is Curse of Dimensionality]''
(1) Source: IGI Global, ''[https://www.igi-global.com/dictionary/curse-of-dimensionality/6475 What is Curse of Dimensionality]''

Dernière version du 29 janvier 2024 à 12:41

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Définition

Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas dans des espaces de dimension moindre.

(1) Le terme fléau anglais curse of dimensionality a été utilisé pour la première fois par Richard Bellman. Il fait référence au problème de l'augmentation exponentielle du volume associé à l'ajout de dimensions supplémentaires à un espace mathématique.

(2) On emploie ici le mot « dimension » au sens algébrique : la dimension de l’espace vectoriel sous-jacent aux valeurs des vecteurs de descripteurs. La réduction de dimensionnalité permet de réduire la complexité d’un problème d’apprentissage automatique à plusieurs niveaux: d’un point de vue théorique, cela entraîne automatiquement une amélioration des propriétés de stabilité et de robustesse des algorithmes.

Français

fléau de la haute dimension

fléau des hautes dimensions

fléau de la dimensionnalité élevée

malédiction de la haute dimension

fléau de la dimensionnalité

Anglais

curse of dimensionality

curse of dimension

curse of high dimension


Sources

(1) Source: IGI Global, What is Curse of Dimensionality

(2) Source: Data Analytics Post, Réduction de la dimensionnalité

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org

Source: Termino