Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Échantillonnage stratifiévignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.
Validation croiséeLa validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.
Survey samplingIn statistics, survey sampling describes the process of selecting a sample of elements from a target population to conduct a survey. The term "survey" may refer to many different types or techniques of observation. In survey sampling it most often involves a questionnaire used to measure the characteristics and/or attitudes of people. Different ways of contacting members of a sample once they have been selected is the subject of survey data collection.
Sampling errorIn statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. It can produced biased results. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error.
Cluster samplingIn statistics, cluster sampling is a sampling plan used when mutually homogeneous yet internally heterogeneous groupings are evident in a statistical population. It is often used in marketing research. In this sampling plan, the total population is divided into these groups (known as clusters) and a simple random sample of the groups is selected. The elements in each cluster are then sampled. If all elements in each sampled cluster are sampled, then this is referred to as a "one-stage" cluster sampling plan.
Nonprobability samplingSampling is the use of a subset of the population to represent the whole population or to inform about (social) processes that are meaningful beyond the particular cases, individuals or sites studied. Probability sampling, or random sampling, is a sampling technique in which the probability of getting any particular sample may be calculated. In cases where external validity is not of critical importance to the study's goals or purpose, researchers might prefer to use nonprobability sampling.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Surapprentissagevignette|300x300px|La ligne verte représente un modèle surappris et la ligne noire représente un modèle régulier. La ligne verte classifie trop parfaitement les données d'entrainement, elle généralise mal et donnera de mauvaises prévisions futures avec de nouvelles données. Le modèle vert est donc finalement moins bon que le noir. En statistique, le surapprentissage, ou sur-ajustement, ou encore surinterprétation (en anglais « overfitting »), est une analyse statistique qui correspond trop précisément à une collection particulière d'un ensemble de données.
Convenience samplingConvenience sampling (also known as grab sampling, accidental sampling, or opportunity sampling) is a type of non-probability sampling that involves the sample being drawn from that part of the population that is close to hand. This type of sampling is most useful for pilot testing. Convenience sampling is not often recommended for research due to the possibility of sampling error and lack of representation of the population. But it can be handy depending on the situation. In some situations, convenience sampling is the only possible option.
Statistical model validationIn statistics, model validation is the task of evaluating whether a chosen statistical model is appropriate or not. Oftentimes in statistical inference, inferences from models that appear to fit their data may be flukes, resulting in a misunderstanding by researchers of the actual relevance of their model. To combat this, model validation is used to test whether a statistical model can hold up to permutations in the data.
Classement automatiquevignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».
Regression validationIn statistics, regression validation is the process of deciding whether the numerical results quantifying hypothesized relationships between variables, obtained from regression analysis, are acceptable as descriptions of the data. The validation process can involve analyzing the goodness of fit of the regression, analyzing whether the regression residuals are random, and checking whether the model's predictive performance deteriorates substantially when applied to data that were not used in model estimation.
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.
Théorie de l'apprentissage statistiqueLa théorie de l'apprentissage statistique est un système d'apprentissage automatique à partir des domaines de la statistique et de l'analyse fonctionnelle. La théorie de l'apprentissage statistique traite du problème de la recherche d'une fonction prédictive basée sur des données. La théorie de l'apprentissage statistique a conduit à des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique. Les objectifs de l'apprentissage sont la prédiction et la compréhension.
Hyperparameter optimizationIn machine learning, hyperparameter optimization or tuning is the problem of choosing a set of optimal hyperparameters for a learning algorithm. A hyperparameter is a parameter whose value is used to control the learning process. By contrast, the values of other parameters (typically node weights) are learned. The same kind of machine learning model can require different constraints, weights or learning rates to generalize different data patterns.
Apprentissage automatiqueL'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.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Optimisation convexevignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
