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Correspondances dans les titres des pages
- ...de s'appuie sur des [[Algorithme d'apprentissage incrémental|algorithmes d'apprentissage]] pour identifier et contrer les attaques. ...e l'on peut traduire par « Détection de Malwares basée sur l'Apprentissage Automatique ». Ces modèles sont conçus pour détecter les menaces dès leur première appa ...37 kio (5 518 mots) - 27 février 2025 à 10:59
Correspondances dans le texte des pages
- ...tique]], l''''apprentissage ensembliste''' utilise plusieurs algorithmes d'apprentissage pour obtenir de meilleures prédictions. ...ting|bagging]], [[boosting]] et les [[forêts aléatoires]] est un exemple d'apprentissage ensembliste<ref>{{Ouvrage|langue=en|auteur1=Jiawei Han|auteur2=Micheline Ka ...864 octet (112 mots) - 4 juillet 2024 à 08:52
- ...». Ils sont souvent utilisés pour des données séquentielles ([[Traitement automatique du langage naturel|langage naturel]], séquences biologiques, vision par ord [[Catégorie:Apprentissage automatique]] ...2 kio (383 mots) - 15 juin 2023 à 11:53
- ...orte plusieurs améliorations. L'algorithme produit un [[Arbre de décision (apprentissage)|arbre de décision]]. ...h>). Le désavantage de la méthode est que pour préserver l'efficacité de l'apprentissage et la pertinence du modèle produit, les variables continues doivent être di ...3 kio (437 mots) - 21 février 2023 à 19:51
- ...théorie de l'apprentissage statistique''' est un système d'[[apprentissage automatique]] à partir des domaines de la [[statistique]] et de l'[[analyse fonctionnel ...prédictive basée sur des [[Donnée (statistique)|données]]. La théorie de l'apprentissage statistique a conduit à des applications dans des domaines tels que la [[vi ...5 kio (854 mots) - 23 octobre 2024 à 08:58
- En [[statistiques]] et en [[apprentissage automatique]], la '''validation croisée<ref>Payam Refaeilzadeh, Lei Tang, Huan Liu,{{li ...èle ne modélise pas aussi bien les données de validation que les données d'apprentissage : on parle de [[surapprentissage]]. Néanmoins, un échantillon de validation ...6 kio (969 mots) - 15 avril 2024 à 13:30
- [[Catégorie:Apprentissage automatique]] ...787 octet (106 mots) - 19 septembre 2017 à 20:09
- ...astuce du noyau]] non linéaires dans les applications de l'[[apprentissage automatique]]. Le théorème stipule que, étant donné un ensemble de données d'apprentissage qui ne sont pas séparables par un [[classifieur linéaire]], on peut avec un ...3 kio (525 mots) - 16 novembre 2024 à 11:42
- En [[apprentissage automatique]], la '''couverture de Markov''' pour un nœud <math>A</math> d'un [[réseau [[Catégorie:Apprentissage automatique]] ...2 kio (339 mots) - 13 novembre 2022 à 02:06
- ...uestion d'[[apprentissage automatique]], on parle parfois d'[[algorithme d'apprentissage incrémental]]. Quand la mémoire est la contrainte importante, on parle plut {{Crédit d'auteurs|interne|Algorithme d'apprentissage incrémental|112114412}} ...3 kio (407 mots) - 8 janvier 2025 à 11:38
- ...l se situe plus précisément à l'intersection de théorie de [[apprentissage automatique]] et de la [[théorie de la complexité (informatique théorique)|théorie de l {{Palette|Apprentissage automatique}} ...3 kio (478 mots) - 10 juillet 2024 à 13:53
- ...on anglaise du russe), est une mesure de la capacité d'un [[Classification automatique|algorithme de classification statistique]]. Elle est définie comme le [[Nom ...linéaire, le modèle obtenu peut ne pas bien correspondre à l'échantillon d'apprentissage, car sa ''capacité'' est faible. Nous décrivons cette notion de ''capacité' ...7 kio (1 066 mots) - 10 juillet 2024 à 13:52
- ...s images<ref name=":0">{{Lien web |titre=Modèles à base d’énergie (EBMs) · Apprentissage Profond |url=https://atcold.github.io/NYU-DLSP20/fr/week07/07-1/ |site=atco * [[Apprentissage profond]] ...2 kio (379 mots) - 12 mars 2025 à 16:46
- ...s peuvent être utilisées à la fois pour l'[[apprentissage supervisé]] et [[apprentissage non supervisé|non supervisé]]. ...modèles produits peuvent être analysés dans le cadre de la [[théorie de l'apprentissage statistique]]. ...5 kio (773 mots) - 18 janvier 2025 à 22:14
- == Apprentissage automatique == ...e alors comme une table contenant tous les échantillons utilisés lors de l'apprentissage et perd ses pouvoirs de prédiction sur de nouveaux échantillons. ...7 kio (1 067 mots) - 21 novembre 2024 à 16:00
- ...de [[Modèle génératif|modèles génératifs]] utilisé dans l'[[apprentissage automatique]] qui modélise explicitement une [[Loi de probabilité|distribution de proba Les fonctions <math>f_1,f_2,...,f_K</math> sont modélisées à travers des [[Apprentissage profond|réseaux de neurones profonds]] et sont entrainées pour maximiser la ...3 kio (487 mots) - 11 mai 2024 à 16:10
- ...assifieurs linéaires''' sont une famille d'algorithmes de [[classification automatique|classement statistique]]. Le rôle d'un classifieur est de classer dans des ...les personnes, ce terme peut être remplacé par discrimination linéaire, ou apprentissage de surface séparatrice linéaire. Pour les statisticiens, ces méthodes sont ...6 kio (962 mots) - 3 janvier 2022 à 14:54
- ...sorties sont appris en une seule étape, ce qui revient essentiellement à l'apprentissage d'un modèle linéaire. Le nom "extreme learning machine" (ELM) a été donné à ...t produire une bonne performance de généralisation et avoir un processus d'apprentissage beaucoup plus rapide que les réseaux entraînés en utilisant la [[rétropropa ...4 kio (653 mots) - 25 février 2025 à 15:40
- ...) est un type de [[Réseau de neurones artificiels|réseau de neurones]] à [[apprentissage non supervisé]]. Il est basé sur le principe qu'une entrée est approximativ ...s lorsque l'on diminue les poids. Pour cela, il est classique après chaque apprentissage de projeter les colonnes du dictionnaire sur la boule unité, à savoir: ...4 kio (639 mots) - 31 octobre 2023 à 14:49
- En [[apprentissage automatique]], plus précisément en [[classification automatique]], l''''indice de Davies-Bouldin''' est une mesure de qualité d'une partiti [[Catégorie:Apprentissage automatique]] ...3 kio (512 mots) - 26 janvier 2022 à 21:07
- ...confondre avec ''Large language model'') est une méthode d'[[apprentissage automatique]] basée sur la génération de règles intelligibles. LLM est une implémentati ...t interne de l'apprentissage étudié. En revanche, les [[Arbre de décision (apprentissage)|arbres de décision]] étaient capables de décrire le phénomène mais manquai ...6 kio (907 mots) - 16 novembre 2024 à 04:23