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En apprentissage automatique, l'astuce du noyau, ou ''kernel trick'' en anglais, est une méthode qui permet d'utiliser un classifieur linéaire pour résoudre un problème non linéaire. L'idée est de transformer l'espace de représentation des données d'entrées en un espace de plus grande dimension, où un classifieur linéaire peut être utilisé et obtenir de bonnes performances. La discrimination linéaire dans l'espace de grande dimension (appelé aussi espace de redescription) est équivalente à une discrimination non linéaire dans l'espace d'origine.
 


== Français ==
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'''astuce du noyau'''
'''Astuce du noyau'''


== Anglais ==
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'''kernel trick'''
'''Kernel trick'''




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[https://www.apprentissageprofond.org/  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 ]
[https://www.apprentissageprofond.org/  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 ]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Astuce_du_noyau  Source : Wikipedia ''Astuce du noyau'']
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Version du 16 mai 2020 à 21:58

Définition

En apprentissage automatique, l'astuce du noyau, ou kernel trick en anglais, est une méthode qui permet d'utiliser un classifieur linéaire pour résoudre un problème non linéaire. L'idée est de transformer l'espace de représentation des données d'entrées en un espace de plus grande dimension, où un classifieur linéaire peut être utilisé et obtenir de bonnes performances. La discrimination linéaire dans l'espace de grande dimension (appelé aussi espace de redescription) est équivalente à une discrimination non linéaire dans l'espace d'origine.

Français

Astuce du noyau

Anglais

Kernel trick


Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 Source : Wikipedia Astuce du noyau