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Séance de cours

Sélection et évaluation du modèle : Dilemma à variation de biais, estimation des crêtes

Dans cours

EE-311: Apprentissage et intelligence artificielle

Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux. ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de sur-apprentissage, de généralisation et de sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique. Il explique le compromis biais-variance, les erreurs d'approximation et la technique de régression des crêtes. Linstructeur illustre comment sélectionner le modèle optimal et discute de limpact du biais et de la variance sur la performance du modèle.

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Regarder sur Mediaspace

Enseignant·e·s (2)

Michael Stefan Daniel Liebling

François Fleuret

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Validation croisée

Concepts associés (32)

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Model selection

Model selection is the task of selecting a model from among various candidates on the basis of performance criterion to choose the best one. In the context of learning, this may be the selection of a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

Sélection de caractéristique

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

Biais (statistique)

En statistique ou en épidémiologie, un biais est une démarche ou un procédé qui engendre des erreurs dans les résultats d'une étude. Formellement, le biais de l'estimateur d'un paramètre est la différence entre la valeur de l'espérance de cet estimateur (qui est une variable aléatoire) et la valeur qu'il est censé estimer (définie et fixe). biais effet-centre biais de vérification (work-up biais) biais d'autosélection, estimé à 27 % des travaux d'écologie entre 1960 et 1984 par le professeur de biologie américain Stuart H.

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Séances de cours associées (48)

Critères de sélection du modèle : AIC, BIC, Cp

Explore les critères de sélection des modèles comme l'AIC, le BIC et le Cp en statistique pour la science des données.

Régression des crêtes : les moindres carrés pénalisés

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Échange entre les deux parties dans le cadre de l'estimation de la crête

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Les bases du machine learning : l’apprentissage supervisé

Introduit les bases de l'apprentissage automatique supervisé, couvrant les types, les techniques, le compromis biais-variance et l'évaluation du modèle.

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Sélection de caractéristique

Biais (statistique)

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