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Séance de cours

Soutenez des machines à vecteurs : Kernel Tricks

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 d'astuces du noyau dans les machines vectorielles de support, permettant un calcul efficace dans les espaces de grande dimension sans transformation explicite. Il explique la définition des noyaux, le théorème de Moore-Aronszajn et divers types de noyaux tels que quadratique, polynôme et radial gaussien. La séance de cours traite également de l'application des noyaux dans les SVM, de la matrice de grammage et de l'utilisation des espaces de redescription pour les fonctions de décision non linéaires.

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Enseignant·e·s (2)

François Fleuret

Michael Stefan Daniel Liebling

Source officielle

Concepts associés (23)

Astuce du noyau

En apprentissage automatique, l'astuce du noyau, ou kernel trick en anglais, est une méthode qui permet d'utiliser un classifieur linéaire pour résoudre un problème non linéaire. L'idée est de transformer l'espace de représentation des données d'entrées en un espace de plus grande dimension, où un classifieur linéaire peut être utilisé et obtenir de bonnes performances. La discrimination linéaire dans l'espace de grande dimension (appelé aussi espace de redescription) est équivalente à une discrimination non linéaire dans l'espace d'origine.

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.

Noyau Linux

vignette|upright=2|Couches de fonctions du Noyau Linux Le noyau Linux est un noyau de système d'exploitation de type UNIX. Il est utilisé dans plusieurs systèmes d'exploitation dont notamment GNU/Linux (couramment appelé « Linux ») et Android. Le noyau Linux est un logiciel partiellement libre (contenant des BLOB et des modules non-libre - consultez Linux-libre) développé essentiellement en langage C par des milliers de bénévoles et salariés collaborant sur Internet.

Noyau de système d'exploitation

Un noyau de système d’exploitation, ou simplement noyau, ou kernel en anglais, est une des parties fondamentales de certains systèmes d’exploitation. Il gère les ressources de l’ordinateur et permet aux différents composants — matériels et logiciels — de communiquer entre eux. En tant que partie du système d’exploitation, le noyau fournit des mécanismes d’abstraction du matériel, notamment de la mémoire, du (ou des) processeur(s), et des échanges d’informations entre logiciels et périphériques matériels.

Radial basis function kernel

In machine learning, the radial basis function kernel, or RBF kernel, is a popular kernel function used in various kernelized learning algorithms. In particular, it is commonly used in support vector machine classification. The RBF kernel on two samples and x', represented as feature vectors in some input space, is defined as may be recognized as the squared Euclidean distance between the two feature vectors. is a free parameter.

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Séances de cours associées (35)

Méthodes de noyau: Machine Learning

Couvre les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur le surajustement, la sélection du modèle, la validation croisée, la régularisation, les fonctions du noyau et la SVM.

Méthodes de noyau: Réseaux neuronaux

Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les noyaux RBF et SVM.

Théorème de Mercer et noyaux

Explore le théorème de Mercer, les noyaux et leur rôle dans les applications d'apprentissage automatique.

Feature Maps et Noyaux

Couvre les cartes de fonctionnalités, le théorème de Representer, les noyaux et RKHS dans l'apprentissage automatique.

Méthodes du noyau : RKHS et noyaux

Explore RKHS, les noyaux définis positifs et le théorème de Moore-Aronszajn dans les méthodes du noyau.

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