« 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.<!-- 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. --> | 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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[https://www.apprentissageprofond.org/ Source: ''L'apprentissage profond'', Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 489] | [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''.] | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_en_composantes_ind%C3%A9pendantes Source: Wikipedia, ''Analyse en composantes indépendantes''.] | ||
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[[Catégorie:Apprentissage profond]] | |||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
Version du 3 mai 2020 à 09:19
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 loc. nom. fém.
ACI
Anglais
Independant component analysis
ICA
Contributeurs: Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki
