Apprentissage automatique avancé : sélection des fonctionnalités

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Description

Cette séance de cours couvre les composants fondamentaux des algorithmes d'apprentissage automatique, y compris la description des entrées, la représentation interne et les mécanismes de décision. Il se penche sur les techniques de sélection des caractéristiques telles que les descripteurs FAST et BRIEF, en soulignant l'importance de sélectionner les caractéristiques pertinentes dans les grands ensembles de données. L'instructeur discute également des limites de l'apprentissage profond, en soulignant des problèmes tels que les biais algorithmiques, le manque de diversité et la susceptibilité à la tromperie, exhortant le public à explorer une variété de techniques d'apprentissage automatique au-delà de l'apprentissage profond pour une compréhension plus complète du domaine.

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Séances de cours associées (26)

Concepts associés (50)

In ecology, alpha diversity (α-diversity) is the mean species diversity in a site at a local scale. The term was introduced by R. H. Whittaker together with the terms beta diversity (β-diversity) and gamma diversity (γ-diversity). Whittaker's idea was that the total species diversity in a landscape (gamma diversity) is determined by two different things, the mean species diversity in sites at a more local scale (alpha diversity) and the differentiation among those sites (beta diversity).

La diversité bêta (diversité-β) est une mesure de la biodiversité qui consiste à comparer la diversité des espèces entre écosystèmes ou le long de gradients environnementaux. Cela suppose de comparer le nombre de taxons qui sont uniques à chacun des écosystèmes. C'est le taux de variation en composition d'espèces dans l'ensemble des habitats ou parmi des communautés. Cela donne une mesure quantitative de la diversité des communautés des environnements changeants.

La sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage

A diversity index is a quantitative measure that reflects how many different types (such as species) there are in a dataset (a community), and that can simultaneously take into account the phylogenetic relations among the individuals distributed among those types, such as richness, divergence or evenness. These indices are statistical representations of biodiversity in different aspects (richness, evenness, and dominance).

Un grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.