« Analyse en composantes indépendantes » : différence entre les versions

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Définition

L'analyse en composantes indépendantes (independent component analysis) est une méthode d'analyse des données (voir aussi Exploration de données) qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Elle est notoirement et historiquement connue en tant que méthode de séparation aveugle de source mais a par suite été appliquée à divers problèmes.

Français

Analyse en composantes indépendantes

ACI

Anglais

Independant component analysis

ICA

Source: L'apprentissage profond. Éd.Massot 2018 page 489

Source : Wikipedia

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 == Définition ==
-L"analyse en composantes indépendantes fait partie des algorithmes d'apprentissage les plus anciens. 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 ns aux autres.
+L'analyse en composantes indépendantes (independent component analysis) est une méthode d'analyse des données (voir aussi Exploration de données) qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Elle est notoirement et historiquement connue en tant que méthode de séparation aveugle de source mais a par suite été appliquée à divers problèmes.
+<!-- L"analyse en composantes indépendantes fait partie des algorithmes d'apprentissage les plus anciens. 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 ns aux autres. -->
 == Français ==

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