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Séance de cours

Soutenez des machines vectorielles : Soft Margin SVM

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 le concept de Soft Margin SVM, qui vise à trouver un compromis entre les erreurs de classification et la largeur de la marge dans les cas où les données ne sont pas séparables linéairement. Il introduit l'idée de minimiser l'inverse du carré de la marge pour fournir de la flexibilité à la marge. La séance de cours traite également de la double formulation du problème SVM de la marge souple et de la fonction de décision qui en découle.

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Enseignant·e·s (2)

François Fleuret

Michael Stefan Daniel Liebling

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Concepts associés (11)

Arbre de décision

vignette| Arbre de décision Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape. L'arbre de décision est un outil utilisé dans des domaines variés tels que la sécurité, la fouille de données, la médecine, etc. Il a l'avantage d'être lisible et rapide à exécuter.

Machine à vecteurs de support

Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.

Aide à la décision multicritère

L'aide à la décision multicritère constitue une branche d'étude majeure de la recherche opérationnelle impliquant plusieurs écoles de pensée, principalement américaine avec les travaux de Thomas L. Saaty et européenne avec ceux de Bernard Roy et du LAMSADE (Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision). Il s'agit de méthodes et de calculs permettant de choisir la meilleure solution ou la solution optimale parmi tout un ensemble de solutions, l'alternative de type OUI-NON n'étant qu'un cas particulier du cas général.

Decision analysis

Decision analysis (DA) is the discipline comprising the philosophy, methodology, and professional practice necessary to address important decisions in a formal manner. Decision analysis includes many procedures, methods, and tools for identifying, clearly representing, and formally assessing important aspects of a decision; for prescribing a recommended course of action by applying the maximum expected-utility axiom to a well-formed representation of the decision; and for translating the formal representation of a decision and its corresponding recommendation into insight for the decision maker, and other corporate and non-corporate stakeholders.

Théorie de la décision

La théorie de la décision est une théorie de mathématiques appliquées ayant pour objet la prise de décision par une entité unique. (Les questions liées à la décision collective relèvent de la théorie du choix social.) La notion de décision intertemporelle découle de la prise en compte du facteur temps dans les problématiques reliant l'offre et la demande, les disponibilités et les contraintes. Ces problématiques sont celles qui découlent des combinaisons possibles entre les disponibilités et les décisions pouvant les impliquer.

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SVM non linéaire : Noyaux et double optimisation

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Détection de classification

Couvre les fonctions de test d'hypothèse binaire et de décision dans des scénarios spécifiques.

Introduction à l'apprentissage supervisé et à la théorie de la décision

Couvre l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et la réalisation des objectifs.

Dérivation linéaire SVM

Couvre la dérivation de la machine vectorielle de soutien linéaire (SVM) et les conditions Karush-Kuhn-Tucker (KKT).

Test du rapport de vraisemblance : Détection et estimation

Couvre le test de rapport de vraisemblance pour la détection et l'estimation dans l'analyse statistique.

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