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Systèmes à bases de connaissancesArticle de référence | Réf : H5010 v1
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Auteur(s) : Fabien MOUTARDE
Date de publication : 10 févr. 2019
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Apprentissage statistique non superviséCet article fait partie de l’offre
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Apprentissage par transfert ; transfer learning
Méthode consistant à réutiliser ce qui a été appris sur un problème comme une aide pour en résoudre un autre un peu différent. Cela est couramment pratiqué avec les réseaux convolutionnels profonds, en complétant les couches basses d’un réseau pré-appris par de nouvelles couches, puis en effectuant des itérations d’apprentissage sur une nouvelle base d’apprentissage.
Apprentissage supervisé ; supervised learning
Catégorie d’apprentissage statistique dont le but est de modéliser empiriquement une relation entrées-sorties, à partir de couples d’exemples (xn, yn) où xn est un vecteur d’entrée, et yn un vecteur de sortie associé (appelé sortie désirée).
Caractéristique ; feature
En apprentissage statistique, une quantité calculée à partie des entrées brutes des exemples, et qui sera l’entrée du modèle appris.
Classification ; classification
Un des deux sous-types de problèmes d’apprentissage supervisé, correspondant au cas où la sortie à calculer à partir des entrées est à valeur discrète (et correspond à une classe ou catégorie attribuée).
Descente de gradient ; gradient descent
Algorithme d’optimisation continue permettant de trouver, pour une fonction de coût J = F(θ) convexe l’unique point θ*= argMin(J) où J est minimum. Le principe est de calculer en un point initial θ0 le vecteur gradient
, puis se déplacer dans la direction opposée : θ = θ0 –
(où λ est le « pas de gradient »), puis d’itérer jusqu’à ce que
devienne nul. Cet algorithme est utilisé en particulier pour l’apprentissage des réseaux neuronaux, bien que leur fonction de coût ne soit pas...
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TECHNOLOGIES LOGICIELLES ARCHITECTURES DES SYSTÈMES
(1) - RUMELHART (D.E.), HINTON (G.E.), WILLIAMS (R.J.) - Learning representations by back-propagating errors. - Nature, 323 (6088) : 533-536 (1986).
(2) - CYBENKO (G.) - Approximation by superpositions of a sigmoidal function. - Mathematics of Control, Signals, and Systems, 2(4), 303-314 (1989).
(3) - QUINLAN (J.R.) - Induction of Decision Trees. - Machine Learning 1: 81-106 (1986).
(4) - BREIMAN (L.), FRIEDMAN (J.H.), OLSHEN (R.A.), STONE (C.J.) - Classification and regression trees. - Monterey, CA : Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software (1984).
(5) - BREIMAN (L.) - Random Forests. - Machine Learning 45 (1) : 5-32 (2001).
(6) - FREUND (Y.), SCHAPIRE (R.) - A decision-theoretic generalization of on-line...
Pour les algorithmes « classiques » d’apprentissage statistique, l’outil logiciel le plus riche (contenant des implémentations de la pluparts des modèles et algorithmes) et très couramment utilisé est :
Sci-Kit Learn (librairie Python), http://scikit-learn.org
Pour l’apprentissage profond de réseaux convolutionnels, les principales librairies utilisées (qui intègrent toutes une utilisation transparente des GPUs sur les ordinateurs qui en ont) sont :
Lasagne, http://lasagne.readthedocs.io
TensorFlow, https://www.tensorflow.org
KERAS, https://keras.io
PyTorch, https://pytorch.org/
NB : tous ces outils logiciels sont gratuits
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