Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
Apprentissage actif par modèles locaux
Univ Europeenne - EAN : 9786131530685
Édition papier
EAN : 9786131530685
Paru le : 26 août 2010
59,00 €
55,92 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9786131530685
- Réf. fournisseur : 4477267
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 26 août 2010
- Disponibilite : Disponible
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 176
- Format : H:229 mm L:152 mm E:10 mm
- Poids : 268gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : Les méthodes d''apprentissage statistiques exploitent des exemples, pour enseigner un comportement à un modèle prédictif. La classification supervisée requiert des exemples étiquetés. En pratique, l''étiquetage des exemples peut se révéler coûteux. Dans certains cas, l''étiquetage implique un expert humain, un instrument de mesure, un temps de calcul levé...etc. Les méthodes d''apprentissage actif réduisent le coût de préparation des données. Ces méthodes cherchent à étiqueter uniquement les exemples les plus utiles à l''apprentissage d''un modèle. Les stratégies actives de la littérature utilisent généralement des modéles globaux à l''espace des variables d''entrées. Nous proposons une stratégie originale qui effectue un partitionnement dichotomique récursif de l''espace d''entrée. Cette stratégie met en compétition les modèles locaux à chacune des zones, pour choisir les exemples à étiqueter.
