« Méthode à noyau » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
En apprentissage automatique, les méthodes à noyaux désignent une classe de méthodes qui permettent à partir d’un algorithme linéaire d’obtenir une version non linéaire. La méthode la plus répandue parmi les méthodes à noyau est le séparateur à vaste marge (SVM). Le principe est d’appliquer l’algorithme linéaire sur une projection des données dans un espace de dimension plus grande ce qui facilite la séparation des données en différentes classes. Les résultats sur les données projetées peuvent être ramenés dans l’espace de départ grâce à une « fonction à noyau » spécifiée par l'utilisateur qui est une fonction de similarité sur des paires de points de données.
En apprentissage automatique, les méthodes à noyaux désignent une classe de méthodes qui permettent à partir d’un algorithme linéaire d’obtenir une version non linéaire. La méthode la plus répandue parmi les méthodes à noyau est le séparateur à vaste marge (SVM). Le principe est d’appliquer l’algorithme linéaire sur une projection des données dans un espace de dimension plus grande ce qui facilite la séparation des données en différentes classes. Les résultats sur les données projetées peuvent être ramenés dans l’espace de départ grâce à une « fonction à noyau » spécifiée par l'utilisateur qui est une fonction de similarité sur des paires de points de données.


==Français==
==Français==
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'''méthode à noyau'''  n.f.
'''méthode à noyau'''  n.f.


==Anglais==
==Anglais==


'''Kernel method '''
'''Kernel method '''





Version du 15 juin 2019 à 21:36

Domaine

Intelligence artificielle
Apprentissage automatique

Définition

En apprentissage automatique, les méthodes à noyaux désignent une classe de méthodes qui permettent à partir d’un algorithme linéaire d’obtenir une version non linéaire. La méthode la plus répandue parmi les méthodes à noyau est le séparateur à vaste marge (SVM). Le principe est d’appliquer l’algorithme linéaire sur une projection des données dans un espace de dimension plus grande ce qui facilite la séparation des données en différentes classes. Les résultats sur les données projetées peuvent être ramenés dans l’espace de départ grâce à une « fonction à noyau » spécifiée par l'utilisateur qui est une fonction de similarité sur des paires de points de données.

Français

méthode à noyaux n.f.

méthode à noyau n.f.

Anglais

Kernel method



Source: ens.fr

Sourrce: cedric.cnam.fr/

source : Claude Coulombe ( discussion)