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Le dopage 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 classicateur peu corrélé à la vraie classification (il peut mieux étiqueter des exemples que des suppositions aléatoires). En revanche, un bon élève est un classicateur arbitrairement bien corrélé à la vraie classification. | |||
==Français== | |||
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==Anglais== | |||
'''boosting''' | |||
== | ==Sources== | ||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Boosting_(machine_learning) Source : Wikipedia IA] | |||
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino ]] | |||
[https://www.isi-web.org/glossary?language=2 Source : ISI Glossaire ] | |||
[https://isi.cbs.nl/glossary/term414.htm Source : ISI ] | |||
[[Catégorie:Apprentissage automatique]] | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] |
Dernière version du 11 février 2024 à 20:45
Définition
Le dopage 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 classicateur peu corrélé à la vraie classification (il peut mieux étiqueter des exemples que des suppositions aléatoires). En revanche, un bon élève est un classicateur arbitrairement bien corrélé à la vraie classification.
Français
dopage
boosting
amplification
Anglais
boosting
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki