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Apprentissage automatique

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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

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Game complexity

Combinatorial game theory measures game complexity in several ways: State-space complexity (the number of legal game positions from the initial position), Game tree size (total number of possible games), Decision complexity (number of leaf nodes in the smallest decision tree for initial position), Game-tree complexity (number of leaf nodes in the smallest full-width decision tree for initial position), Computational complexity (asymptotic difficulty of a game as it grows arbitrarily large).

Hyperparamètre

Dans l'apprentissage automatique, un hyperparamètre est un paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage. En revanche, les valeurs des autres paramètres (généralement la pondération de nœuds) sont obtenues par apprentissage. Les hyperparamètres peuvent être classifiés comme étant des hyperparamètres de modèle, qui ne peuvent pas être déduits en ajustant la machine à l'ensemble d'entraînement parce qu'ils s'appliquent à la tâche de la sélection du modèle, ou des hyperparamètres d'algorithmes, qui en principe n'ont aucune influence sur la performance du modèle mais affectent la rapidité et la qualité du processus d'apprentissage.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.

Hinge loss

In machine learning, the hinge loss is a loss function used for training classifiers. The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines (SVMs). For an intended output t = ±1 and a classifier score y, the hinge loss of the prediction y is defined as Note that should be the "raw" output of the classifier's decision function, not the predicted class label. For instance, in linear SVMs, , where are the parameters of the hyperplane and is the input variable(s).

Ground truth

Ground truth is information that is known to be real or true, provided by direct observation and measurement (i.e. empirical evidence) as opposed to information provided by inference. The Oxford English Dictionary (s.v. ground truth) records the use of the word Groundtruth in the sense of 'fundamental truth' from Henry Ellison's poem "The Siberian Exile's Tale", published in 1833. "Ground truth" may be seen as a conceptual term relative to the knowledge of the truth concerning a specific question.

Scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria. Elle propose dans son framework de nombreuses bibliothèques d’algorithmes à implémenter, clé en main. Ces bibliothèques sont à disposition notamment des data scientists. Elle comprend notamment des fonctions pour estimer des forêts aléatoires, des régressions logistiques, des algorithmes de classification, et les machines à vecteurs de support.

Gompertz function

The Gompertz curve or Gompertz function is a type of mathematical model for a time series, named after Benjamin Gompertz (1779–1865). It is a sigmoid function which describes growth as being slowest at the start and end of a given time period. The right-side or future value asymptote of the function is approached much more gradually by the curve than the left-side or lower valued asymptote. This is in contrast to the simple logistic function in which both asymptotes are approached by the curve symmetrically.

Function approximation

In general, a function approximation problem asks us to select a function among a that closely matches ("approximates") a in a task-specific way. The need for function approximations arises in many branches of applied mathematics, and computer science in particular , such as predicting the growth of microbes in microbiology. Function approximations are used where theoretical models are unavailable or hard to compute.

Machine de Boltzmann restreinte

En apprentissage automatique, la machine de Boltzmann restreinte est un type de réseau de neurones artificiels pour l'apprentissage non supervisé. Elle est couramment utilisée pour avoir une estimation de la distribution probabiliste d'un jeu de données. Elle a initialement été inventée sous le nom de Harmonium en 1986 par Paul Smolenski. Les machine de Boltzmann restreinte rentre dans le cadre des modèles graphiques et des modèles à base d'énergie.

Coordinate descent

Coordinate descent is an optimization algorithm that successively minimizes along coordinate directions to find the minimum of a function. At each iteration, the algorithm determines a coordinate or coordinate block via a coordinate selection rule, then exactly or inexactly minimizes over the corresponding coordinate hyperplane while fixing all other coordinates or coordinate blocks. A line search along the coordinate direction can be performed at the current iterate to determine the appropriate step size.