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Analyse des données ou statistique exploratoire multidimensionnelleArticle de référence | Réf : TE5255 v1
Auteur(s) : Stéphane CANU
Date de publication : 10 févr. 2007
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Technologies logicielles Architectures des systèmes (218 articles en ce moment)
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Les machines à noyaux ont été développées pour résoudre des problèmes d’apprentissage statistique. Pour caractériser ces problèmes, nous allons présenter trois « études de cas » sur lesquelles les méthodes à noyaux ont été employées (ou peuvent être employées) avec succès. Il nous importe, dans ces exemples, de formaliser clairement les problèmes et d’en identifier les spécificités et difficultés pour comprendre comment mettre en œuvre les machines à noyaux.
La notion d’apprentissage est liée à la faculté, pour un système, de s’améliorer en utilisant de nouvelles expériences. Parmi les différentes facettes de cet apprentissage, nous nous intéressons à celles liées à la reconnaissance des formes au sens large : capacités de perception, facultés de conceptualisation, possibilité de prévoir le comportement d’un phénomène. La perception concerne notamment les problèmes d’interprétation de signaux et d’images ; nous allons l’illustrer par la reconnaissance de caractères manuscrits. Nous avons choisi de représenter la question de la conceptualisation par un problème de catégorisation de textes. Enfin, le problème de prévision sera présenté à travers une tâche d’approximation de fonction.
HAUT DE PAGE2.1.1 Reconnaissance de caractères
Le problème de la reconnaissance automatique de caractères est issu du problème plus général de lecture automatique, par exemple retrouver le montant d’un chèque. Imaginons que le chèque ait été scanné, puis que les caractères de la zone où le montant est inscrit aient été segmentés convenablement. La tâche qui nous intéresse consiste à reconnaître, à partir de l’imagette contenant le caractère segmenté, quel est le chiffre représenté par cette imagette. Nous cherchons donc à construire un programme admettant en entrée une imagette (par exemple de 28 pixels par 28 pixels pour la base MNIST) et qui indique en sortie de quel chiffre il s’agit,...
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(1) - VAPNIK (V.) - Statistical Learning Theory - . Wiley, 1998.
(2) - HASTIE (T.), TIBSHIRANI (R.), FRIEDMAN (J.) - The elements of statistical learning - . Data Mining, inference and predictions, Springer, 2001.
(3) - HERBRICH (R.) - Learning Kernel Classifiers - . The MIT Press, 2002.
(4) - SCHOELKOPF (B.), SMOLA (A.J.) - Learning with Kernels - . The MIT Press, 2002.
(5) - SHAWE-TAYLOR (J.), CRISTIANIN (N.) - Kernel Methods for Pattern Analysis - . Cambridge Univ. Press, 2004.
(6) - * - Trois sites de référence : http://www.kernel-machines.org, http://jmlr.csail.mit.edu, http://www.nips.cc.
(7)...
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