Articles sur "Techniques de classification"
Table des matières
- Apprentissage par différences par paires
- Apprentissage de bandit
- Méthodes de seuil
- Sélection de lot adaptatif
- Analyse de matrice combinée
- Méthode de sous-espace
Les techniques de classification sont des méthodes utilisées pour trier les données en différentes catégories. Ces méthodes permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir d'exemples et de faire des prédictions sur de nouvelles données en fonction de ce qu'ils ont appris.
Apprentissage par différences par paires
L'apprentissage par différences par paires est une méthode où le modèle compare deux morceaux de données et prédit comment leurs résultats diffèrent. Au lieu de juste regarder un élément, il examine des paires et apprend de leurs différences. Ça peut conduire à des prédictions plus précises quand le modèle reçoit de nouvelles données.
Apprentissage de bandit
Dans l'apprentissage de bandit, un modèle fait des choix sur comment classifier les données tout en recevant un retour limité. Par exemple, le modèle sait juste si ses suppositions étaient justes ou fausses, sans informations détaillées. Cette méthode se concentre sur le fait de faire de meilleures suppositions au fil du temps en apprenant des retours qu'il reçoit.
Méthodes de seuil
Les méthodes de seuil sont utilisées dans des situations où les données ont un ordre naturel, comme dans les classements. Le modèle crée une transformation simple des données et utilise des seuils pour décider à quelle catégorie un élément appartient. Cette technique dépend beaucoup de la façon dont les données sont distribuées.
Sélection de lot adaptatif
Dans la classification multi-étiquette, où les données peuvent appartenir à plusieurs catégories, il est important de sélectionner les échantillons intelligemment. La sélection de lot adaptatif priorise les exemples plus difficiles liés à des catégories moins représentées. Ça aide le modèle à mieux et plus vite apprendre, réduisant les erreurs lors des prédictions.
Analyse de matrice combinée
Certaines techniques combinent différents types d'analyse de données pour améliorer la classification. En regardant à la fois la covariance (comment les variables varient ensemble) et les matrices Hessiennes (qui montrent comment une fonction s'incurve), ces méthodes peuvent fournir une image plus claire. Cette combinaison aide à séparer les classes plus efficacement, menant à de meilleures prédictions.
Méthode de sous-espace
La méthode de sous-espace est une technique utilisée pour traiter de gros problèmes de classification. Au lieu de traiter l'ensemble des données en même temps, elle se concentre sur des sections plus petites, rendant le processus plus efficace. Cette approche peut être particulièrement utile dans des situations complexes avec de nombreux groupes à classer.