Generalization errorFor supervised learning applications in machine learning and statistical learning theory, generalization error (also known as the out-of-sample error or the risk) is a measure of how accurately an algorithm is able to predict outcome values for previously unseen data. Because learning algorithms are evaluated on finite samples, the evaluation of a learning algorithm may be sensitive to sampling error. As a result, measurements of prediction error on the current data may not provide much information about predictive ability on new data.
Noyau (statistiques)Un noyau est une fonction de pondération utilisée dans les techniques d'estimation non-paramétrique. Les noyaux interviennent dans l'estimateur par noyau pour estimer la densité de probabilité d'une variable aléatoire, ou encore dans la régression paramétrique (à noyau) pour estimer des espérances conditionnelles. Pour les séries temporelles, le noyau permet d'estimer la densité spectrale. Un noyau est une fonction positive, intégrable et à valeurs réelles, notée K, qui doit vérifier les deux conditions suivantes : normalisation : symétrie : pour toutes les valeurs de u.
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Prédiction dynamiqueLa prédiction dynamique est une méthode inventée par Newton et Leibniz. Newton l’a appliquée avec succès au mouvement des planètes et de leurs satellites. Depuis elle est devenue la grande méthode de prédiction des mathématiques appliquées. Sa portée est universelle. Tout ce qui est matériel, tout ce qui est en mouvement, peut être étudié avec les outils de la théorie des systèmes dynamiques. Mais il ne faut pas en conclure que pour connaître un système il est nécessaire de connaître sa dynamique.
Computational complexityIn computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Noyau polynomialEn apprentissage automatique, le noyau polynomial est une fonction noyau couramment utilisée avec les machines à vecteurs de support (SVMs) et d'autres modèles à noyaux. Il représente la similarité des vecteurs (échantillons d'apprentissage) dans un espace de degré polynomial plus grand que celui des variables d'origine, ce qui permet un apprentissage de modèles non-linéaires. Intuitivement, le noyau polynomial ne tient pas compte uniquement des propriétés des échantillons d'entrée afin de déterminer leur similitude, mais aussi des combinaisons de ceux-ci.
Scale space implementationIn the areas of computer vision, and signal processing, the notion of scale-space representation is used for processing measurement data at multiple scales, and specifically enhance or suppress image features over different ranges of scale (see the article on scale space). A special type of scale-space representation is provided by the Gaussian scale space, where the image data in N dimensions is subjected to smoothing by Gaussian convolution.
Filtre de GaussLe filtre de Gauss est, en électronique et en traitement du signal, un filtre dont la réponse impulsionnelle est une fonction gaussienne. Le filtre de Gauss minimise les temps de montée et de descente, tout en assurant l'absence de dépassement en réponse à un échelon. Cette propriété est étroitement liée au fait que le filtre de Gauss présente un retard de groupe minimal. En mathématiques, le filtre de Gauss modifie le signal entrant par une convolution avec une fonction gaussienne ; cette transformation est également appelée transformation de Weierstrass.
Classe de complexitéEn informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.
Kernel smootherA kernel smoother is a statistical technique to estimate a real valued function as the weighted average of neighboring observed data. The weight is defined by the kernel, such that closer points are given higher weights. The estimated function is smooth, and the level of smoothness is set by a single parameter. Kernel smoothing is a type of weighted moving average. Let be a kernel defined by where: is the Euclidean norm is a parameter (kernel radius) D(t) is typically a positive real valued function, whose value is decreasing (or not increasing) for the increasing distance between the X and X0.
