En intelligence artificielle, la classification sous contrainte désigne une famille d'algorithmes d'apprentissage semi-supervisée. Cette dernière occupe une place intermédiaire entre l'apprentissage supervisé (pour laquelle les étiquettes de classes sont connues) et l'apprentissage non-supervisé (où aucune étiquette de classe n'est fournie). Elle est de plus en plus usitée, en raison du besoin croissant d'automatiser des tâches requérant une expertise humaine.

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  • En intelligence artificielle, la classification sous contrainte désigne une famille d'algorithmes d'apprentissage semi-supervisée. Cette dernière occupe une place intermédiaire entre l'apprentissage supervisé (pour laquelle les étiquettes de classes sont connues) et l'apprentissage non-supervisé (où aucune étiquette de classe n'est fournie). Elle est de plus en plus usitée, en raison du besoin croissant d'automatiser des tâches requérant une expertise humaine.
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  • En intelligence artificielle, la classification sous contrainte désigne une famille d'algorithmes d'apprentissage semi-supervisée. Cette dernière occupe une place intermédiaire entre l'apprentissage supervisé (pour laquelle les étiquettes de classes sont connues) et l'apprentissage non-supervisé (où aucune étiquette de classe n'est fournie). Elle est de plus en plus usitée, en raison du besoin croissant d'automatiser des tâches requérant une expertise humaine.
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  • Classification sous contrainte
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