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Le dopage est un méta-algorithme d'ensemble d'apprentissage automatique destiné à réduire principalement les biais, mais aussi la variance de l'apprentissage supervisé, ainsi qu'une famille d'algorithmes d'apprentissage automatique qui convertissent les apprenants faibles en puissants. Le renforcement est basé sur la question posée par Kearns et Valiant : « Un ensemble d'apprenants faibles peut-il créer un seul apprenant fort? ». Un apprenant faible est défini comme un classicateur peu corrélé à la vraie classification (il peut mieux étiqueter des exemples que des suppositions aléatoires). En revanche, un bon élève est un classicateur arbitrairement bien corrélé à la vraie classification.
[[Catégorie:Wikipedia-IA]]
 
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
==Français==
[[Catégorie:Algorithme de classification]]
'''dopage''' 
[[Catégorie:scotty]]  
 
'''''boosting'''''
 
'''amplification'''
 
 
==Anglais==
'''boosting'''
 
==Sources==
 
[https://en.wikipedia.org/wiki/Boosting_(machine_learning) Source : Wikipedia IA]
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino  ]]
 
[https://www.isi-web.org/glossary?language=2  Source : ISI Glossaire ]


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[https://isi.cbs.nl/glossary/term414.htm  Source : ISI ]
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== description ==
Le boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances.


Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
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== Français ==
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
'''Boosting'''
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== Anglais ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
'''Boosting'''
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Boosting    Source : Wikipedia IA  ]
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Dernière version du 11 février 2024 à 21:45

Définition

Le dopage est un méta-algorithme d'ensemble d'apprentissage automatique destiné à réduire principalement les biais, mais aussi la variance de l'apprentissage supervisé, ainsi qu'une famille d'algorithmes d'apprentissage automatique qui convertissent les apprenants faibles en puissants. Le renforcement est basé sur la question posée par Kearns et Valiant : « Un ensemble d'apprenants faibles peut-il créer un seul apprenant fort? ». Un apprenant faible est défini comme un classicateur peu corrélé à la vraie classification (il peut mieux étiqueter des exemples que des suppositions aléatoires). En revanche, un bon élève est un classicateur arbitrairement bien corrélé à la vraie classification.

Français

dopage

boosting

amplification


Anglais

boosting

Sources

Source : Wikipedia IA Source : Termino

Source : ISI Glossaire

Source : ISI