« Fléau de la haute dimension » : différence entre les versions
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==Définition== | ==Définition== | ||
Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas des espaces de dimension moindre. | Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas dans des espaces de dimension moindre. | ||
(1) Le terme fléau anglais ''curse of dimensionality'' a été utilisé pour la première fois par Richard Bellman. Il fait référence au problème de l'augmentation exponentielle du volume associé à l'ajout de dimensions supplémentaires à un espace mathématique. | (1) Le terme fléau anglais ''curse of dimensionality'' a été utilisé pour la première fois par Richard Bellman. Il fait référence au problème de l'augmentation exponentielle du volume associé à l'ajout de dimensions supplémentaires à un espace mathématique. | ||
(2) On emploie ici le mot « dimension » au sens algébrique : la dimension de l’espace vectoriel sous-jacent aux valeurs des vecteurs de descripteurs. La réduction de dimensionnalité permet de réduire la complexité d’un problème d’apprentissage automatique à plusieurs niveaux : d’un point de vue théorique, cela entraîne automatiquement une amélioration des propriétés de stabilité et de robustesse des algorithmes. | (2) On emploie ici le mot « dimension » au sens algébrique : la dimension de l’espace vectoriel sous-jacent aux valeurs des vecteurs de descripteurs. La réduction de dimensionnalité permet de réduire la complexité d’un problème d’apprentissage automatique à plusieurs niveaux: d’un point de vue théorique, cela entraîne automatiquement une amélioration des propriétés de stabilité et de robustesse des algorithmes. | ||
==Français== | ==Français== | ||
'''fléau de la haute dimension''' | '''fléau de la haute dimension''' | ||
'''fléau | '''fléau des hautes dimensions''' | ||
''' | '''fléau de la dimensionnalité élevée''' | ||
'''malédiction | '''malédiction de la haute dimension''' | ||
''' | '''fléau de la dimensionnalité''' | ||
==Anglais== | ==Anglais== | ||
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==Sources== | |||
(1) Source: IGI Global, ''[https://www.igi-global.com/dictionary/curse-of-dimensionality/6475 What is Curse of Dimensionality]'' | (1) Source: IGI Global, ''[https://www.igi-global.com/dictionary/curse-of-dimensionality/6475 What is Curse of Dimensionality]'' | ||
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(2) [https://dataanalyticspost.com/Lexique/reduction-de-dimensionnalite/ Source: Data Analytics Post, ''Réduction de la dimensionnalité''] | (2) [https://dataanalyticspost.com/Lexique/reduction-de-dimensionnalite/ Source: Data Analytics Post, ''Réduction de la dimensionnalité''] | ||
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | | [[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]] | ||
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source: Termino]] | |||
Dernière version du 29 janvier 2024 à 13:41
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Définition
Phénomènes observés lors de l'analyse ou de l'organisation de données dans des espaces de grande dimension qui ne se manifestent pas dans des espaces de dimension moindre.
(1) Le terme fléau anglais curse of dimensionality a été utilisé pour la première fois par Richard Bellman. Il fait référence au problème de l'augmentation exponentielle du volume associé à l'ajout de dimensions supplémentaires à un espace mathématique.
(2) On emploie ici le mot « dimension » au sens algébrique : la dimension de l’espace vectoriel sous-jacent aux valeurs des vecteurs de descripteurs. La réduction de dimensionnalité permet de réduire la complexité d’un problème d’apprentissage automatique à plusieurs niveaux: d’un point de vue théorique, cela entraîne automatiquement une amélioration des propriétés de stabilité et de robustesse des algorithmes.
Français
fléau de la haute dimension
fléau des hautes dimensions
fléau de la dimensionnalité élevée
malédiction de la haute dimension
fléau de la dimensionnalité
Anglais
curse of dimensionality
curse of dimension
curse of high dimension
Sources
(1) Source: IGI Global, What is Curse of Dimensionality
(2) Source: Data Analytics Post, Réduction de la dimensionnalité
Contributeurs: Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
