Articles avec le tag ‘classification’

Nous avons vu dans le précédent billet l’évaluation théorique de l’apprentissage au travers des notions de risques et fonctions de perte. Ces notions théoriques permettent de poser scientifiquement le cadre de notre problème, mais ne permettent en revanche pas de visualiser concrètement comment nous pouvons mettre en place des techniques d’évaluation de nos algorithmes d’apprentissage. Le but de ce billet est de rendre ces notions plus concrètes.

Un nouveau volet de notre saga de billets sur l’apprentissage artificiel. Dans celui-ci, nous allons discuter des moyens d’évaluer un apprentissage. Nous voyons en quoi l’induction faite par le système apprenant peut conduire à une situation de mauvais apprentissage soit par une induction trop faible, soit au contraire par une induction trop forte.

La suite de la saga sur la notion d’apprentissage artificiel (que l’on désigne également par apprentissage automatique) appliquée aux tâches de classification et regroupement. Dans ce volet, nous allons introduire les notions complémentaires de biais et modèles d’apprentissage.

Un sujet que je n’ai encore que peu abordé dans ce blog concerne la notion d’apprentissage artificiel (que l’on désigne également par apprentissage automatique). C’est pourquoi, je vous propose une série de billets traitant de cette problématique. Nous étudierons principalement les tâches de classification et regroupement car elles sont au cœur de nos préoccupations.

Ce premier billet va nous servir à introduire les premières notions indispensables pour comprendre le domaine, le but recherché et les étapes principales de sa résolution.

Ce billet s’intéresse à la définition du terme ontologie. L’intérêt d’Onyme pour les ontologies n’est pas nouveau. En effet, d’autres articles proposent déjà des réflexions sur des ontologies existantes, notamment le Wolf et l’EuroWordnet.
Nous nous plaçons ici dans une démarche lexicale, définitionnelle dont l’objectif est d’appréhender une notion et sa terminologie.