« Réduction de la dimension » : différence entre les versions
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La raison pour laquelle une telle opération est utile est que les données de plus petites dimension peuvent être traitées plus rapidement. Cette opération est cruciale en apprentissage automatique par exemple, pour lutter contre le '''[[fléau de la dimension]]'''. | |||
Il existe plusieurs approches pour faire cette opération et plusieurs objectifs possibles à atteindre. Les méthodes classiques sont la sélection de caractéristiques, qui consiste à sélectionner un ensemble de variables qui vont être conservées, et l'extraction de caractéristiques qui consiste à créer de nouvelles variables plus pertinentes. | |||
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Source : Tollari, Sabrina (2006). ''Indexation et recherche d'images par fusion d'informations textuelles et visuelles'', thèse de doctorat, Université du Sud Toulon-Var, 203 pages. | |||
Source: | [https://www.geeksforgeeks.org/dimensionality-reduction/ Source : Geeks for geeks, ''Introduction to Dimensionality Reduction''] | ||
[https:// | [https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9duction_de_la_dimensionnalit%C3%A9 Source : Wikipedia IA, ''Réduction de la dimensionnalité''] | ||
[ | [[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino]] | ||
[[ | [[Catégorie:Intelligence artificielle]] | ||
[[Catégorie:Apprentissage automatique]] | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:31
Définition
La réduction de la dimension est un processus qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension. Pour que l'opération soit utile il faut que les données en sortie représentent bien les données d'entrée.
La raison pour laquelle une telle opération est utile est que les données de plus petites dimension peuvent être traitées plus rapidement. Cette opération est cruciale en apprentissage automatique par exemple, pour lutter contre le fléau de la dimension.
Il existe plusieurs approches pour faire cette opération et plusieurs objectifs possibles à atteindre. Les méthodes classiques sont la sélection de caractéristiques, qui consiste à sélectionner un ensemble de variables qui vont être conservées, et l'extraction de caractéristiques qui consiste à créer de nouvelles variables plus pertinentes.
Voir Surapprentissage
Français
réduction de la dimension
réduction de dimension
Anglais
dimensionality reduction
dimension reduction
Sources
Source : Tollari, Sabrina (2006). Indexation et recherche d'images par fusion d'informations textuelles et visuelles, thèse de doctorat, Université du Sud Toulon-Var, 203 pages.
Source : Geeks for geeks, Introduction to Dimensionality Reduction
Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki
