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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. (fr)
- 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. (fr)
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- octobre 2019 (fr)
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- décembre 2021 (fr)
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- Classification sous contraintes (fr)
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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. (fr)
- 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. (fr)
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