« Analyse en composantes indépendantes » : différence entre les versions
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L'analyse en composantes indépendantes est une méthode d'analyse des données qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Il s'agit d'une approche de modélisation factorielle linéaire qui cherche à séparer un signal observé en de nombreux signaux sous-jacents, mis à l'échelle et additionnés pour définir les données observées. Ces signaux sont censés être totalement indépendants plutôt que simplement décorrélés les uns des autres. | ==Définition== | ||
L'analyse en composantes indépendantes est une méthode d'analyse des données qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Il s'agit d'une approche de modélisation factorielle linéaire qui cherche à séparer un signal observé en de nombreux signaux sous-jacents, mis à l'échelle et additionnés pour définir les données observées. Ces signaux sont censés être totalement indépendants plutôt que simplement décorrélés les uns des autres. | |||
<!-- Elle est notoirement et historiquement connue en tant que « méthode de séparation aveugle de source » mais a par la suite été appliquée à divers problèmes. L'analyse en composantes indépendantes fait partie des algorithmes d'apprentissage les plus anciens. --> | |||
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==Sources== | |||
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source: ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 489] | |||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_en_composantes_ind%C3%A9pendantes Source: Wikipedia, ''Analyse en composantes indépendantes''.] | |||
[ | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Dernière version du 11 février 2024 à 21:11
Définition
L'analyse en composantes indépendantes est une méthode d'analyse des données qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Il s'agit d'une approche de modélisation factorielle linéaire qui cherche à séparer un signal observé en de nombreux signaux sous-jacents, mis à l'échelle et additionnés pour définir les données observées. Ces signaux sont censés être totalement indépendants plutôt que simplement décorrélés les uns des autres.
Français
Analyse en composantes indépendantes
ACI
Anglais
Independant component analysis
ICA
Sources
Contributeurs: Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki
