Que signifie "Maximisation des attentes"?
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L'Expectation-Maximization (EM) est une méthode utilisée en stats et en apprentissage automatique pour comprendre les données incomplètes. Quand les chercheurs se retrouvent avec des infos manquantes ou cachées, l'EM les aide à estimer ce que pourraient être les valeurs inconnues en construisant un modèle qui s'améliore avec le temps.
Comment ça marche
Le processus EM comporte deux étapes principales qui se répètent jusqu'à ce que le modèle se stabilise :
Étape d'Attente (E-Step) : Dans cette étape, la méthode devine les infos manquantes en se basant sur ce qu'on sait déjà. Cette devinette est guidée par les données existantes, permettant aux chercheurs de faire une estimation éclairée sur les parties manquantes.
Étape de Maximisation (M-Step) : Ici, l'algorithme met à jour le modèle en utilisant les suppositions faites à la première étape. Il affine le modèle global pour mieux correspondre aux données connues et aux données manquantes supposées.
Ces étapes sont parcourues jusqu'à ce que les estimations ne changent plus beaucoup, menant à une compréhension plus précise des données dans leur ensemble.
Applications
L'EM est largement utilisé dans divers domaines, y compris le traitement d'images, l'analyse de données et l'intelligence artificielle. Il aide dans des tâches comme remplir les données manquantes, améliorer la qualité des modèles statistiques et même booster la performance des algorithmes utilisés dans des systèmes complexes. En affinant ses suppositions de manière itérative, l'EM offre un moyen efficace de travailler avec des informations incomplètes.