Apprentissage ensembliste
En statistique et en apprentissage automatique, l'apprentissage ensembliste utilise plusieurs algorithmes d'apprentissage pour obtenir de meilleures prédictions.
Par exemple, l'ensemble de méthodes bagging, boosting et les forêts aléatoires est un exemple d'apprentissage ensembliste[1]. Un ensemble combine méthodes,
,
, ...,
.
Notes et références
- ↑ (en) Jiawei Han, Micheline Kamber et Jian Pei, Data Mining Concepts and Techniques, p. 378-391
Paradigmes d'apprentissage | |||||||||
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Problèmes | |||||||||
Apprentissage supervisé |
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Apprentissage non supervisé et auto-supervisé |
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Métaheuristique d'optimisation | |||||||||
Théorie | |||||||||
Logiciels |
- BigDL
- Q*
- Hypothèse de la variété
- SARSA
- Arbre de décision (apprentissage)
- SyNAPSE
- Complexité de Rademacher
- Extreme learning machine
- Rétropropagation du gradient
- Apprentissage de métriques
- Modèles à base d’énergie
- Neural Designer
- Algorithme UCB
- Méthodes à noyaux
- Partitionnement de données
- Noyau polynomial
- Doina Precup
- KNIME
- Apache Mahout
- Astuce du noyau
- Apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine
- Méthode des k plus proches voisins
- Classification naïve bayésienne
- Machine d'apprentissage logique
- Sélection de caractéristique
- Boosting
- Hugging Face
- Algorithme acteur-critique
- PyTorch
- Hyperparamètre
- Réseaux antagonistes génératifs de Wasserstein
- Apprentissage par renforcement hors ligne
- Inférence bayésienne
- Temporal difference learning
- Éthique de l'intelligence artificielle
- Réseau de neurones artificiels
- Classification en classes multiples
- François Chollet
- Grokking (apprentissage automatique)
- Machine Learning (revue)
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Auteurs de cet article « Apprentissage ensembliste » :
LeFit, DickensBot, Jrcourtois, Huster, PAC2, D Cat laz, ZiziBot, Cle003, BusyBeaver, 1 utilisateur non enregistré.