« Apprentissage de variété » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
L'apprentissage de variété est une approche de la réduction non linéaire de la dimensionnalité. Les algorithmes pour cette tâche sont basés sur l'idée que la dimensionnalité de nombreux ensembles de données n'est qu'artificiellement élevée. | |||
== Français == | == Français == | ||
| Ligne 9 : | Ligne 8 : | ||
'''Manifold learning ''' | '''Manifold learning ''' | ||
Manifold learning is an approach to non-linear dimensionality reduction. Algorithms for this task are based on the idea that the dimensionality of many data sets is only artificially high. | |||
<small> | <small> | ||
| Ligne 15 : | Ligne 15 : | ||
[https://prateekvjoshi.com/2014/06/21/what-is-manifold-learning/ Source : PERPETUAL ENIGMA ] | [https://prateekvjoshi.com/2014/06/21/what-is-manifold-learning/ Source : PERPETUAL ENIGMA ] | ||
[https://scikit-learn.org/stable/modules/manifold.html Source : Scikit Learn ] | |||
[[Catégorie:Vocabulaire]] | [[Catégorie:Vocabulaire]] | ||
[[Catégorie:App-profond-livre]] | [[Catégorie:App-profond-livre]] | ||
[[Catégorie:Apprentissage profond]] | [[Catégorie:Apprentissage profond]] | ||
[[Catégorie:Publication]] | |||
Version du 5 décembre 2022 à 14:24
Définition
L'apprentissage de variété est une approche de la réduction non linéaire de la dimensionnalité. Les algorithmes pour cette tâche sont basés sur l'idée que la dimensionnalité de nombreux ensembles de données n'est qu'artificiellement élevée.
Français
Apprentissage de variété
Anglais
Manifold learning
Manifold learning is an approach to non-linear dimensionality reduction. Algorithms for this task are based on the idea that the dimensionality of many data sets is only artificially high.
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Marie Alfaro, Patrick Drouin, wiki
