| Property |
Value |
| dbo:abstract
|
- Voir a priori pour le concept philosophique. La reconnaissance de formes est un domaine de recherche très actif et intimement lié à l'apprentissage machine. Aussi connue sous le nom de classification, son but est de construire un classifieur qui peut déterminer la classe (sortie du classifieur) d'une forme (entrée du classifieur). Cette procédure, aussi appelée entraînement ("training"), correspond à apprendre une fonction de décision inconnue à partir de données d'apprentissage sous la forme de couples entrée-sortie appelés exemples. Néanmoins, dans les applications réelles, comme la reconnaissance des caractères, une certaine quantité d'information sur le problème est souvent connue a priori (ou à priori). L'incorporation de cette connaissance a priori dans l'apprentissage est la clé qui permettra une augmentation des performances du classifieur dans beaucoup d'applications. (fr)
- Voir a priori pour le concept philosophique. La reconnaissance de formes est un domaine de recherche très actif et intimement lié à l'apprentissage machine. Aussi connue sous le nom de classification, son but est de construire un classifieur qui peut déterminer la classe (sortie du classifieur) d'une forme (entrée du classifieur). Cette procédure, aussi appelée entraînement ("training"), correspond à apprendre une fonction de décision inconnue à partir de données d'apprentissage sous la forme de couples entrée-sortie appelés exemples. Néanmoins, dans les applications réelles, comme la reconnaissance des caractères, une certaine quantité d'information sur le problème est souvent connue a priori (ou à priori). L'incorporation de cette connaissance a priori dans l'apprentissage est la clé qui permettra une augmentation des performances du classifieur dans beaucoup d'applications. (fr)
|
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 5402 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| prop-fr:date
|
- septembre 2006 (fr)
- septembre 2006 (fr)
|
| prop-fr:thème
|
- informatique (fr)
- informatique (fr)
|
| prop-fr:wikiPageUsesTemplate
| |
| dct:subject
| |
| rdfs:comment
|
- Voir a priori pour le concept philosophique. La reconnaissance de formes est un domaine de recherche très actif et intimement lié à l'apprentissage machine. Aussi connue sous le nom de classification, son but est de construire un classifieur qui peut déterminer la classe (sortie du classifieur) d'une forme (entrée du classifieur). Cette procédure, aussi appelée entraînement ("training"), correspond à apprendre une fonction de décision inconnue à partir de données d'apprentissage sous la forme de couples entrée-sortie appelés exemples. Néanmoins, dans les applications réelles, comme la reconnaissance des caractères, une certaine quantité d'information sur le problème est souvent connue a priori (ou à priori). L'incorporation de cette connaissance a priori dans l'apprentissage est la clé qu (fr)
- Voir a priori pour le concept philosophique. La reconnaissance de formes est un domaine de recherche très actif et intimement lié à l'apprentissage machine. Aussi connue sous le nom de classification, son but est de construire un classifieur qui peut déterminer la classe (sortie du classifieur) d'une forme (entrée du classifieur). Cette procédure, aussi appelée entraînement ("training"), correspond à apprendre une fonction de décision inconnue à partir de données d'apprentissage sous la forme de couples entrée-sortie appelés exemples. Néanmoins, dans les applications réelles, comme la reconnaissance des caractères, une certaine quantité d'information sur le problème est souvent connue a priori (ou à priori). L'incorporation de cette connaissance a priori dans l'apprentissage est la clé qu (fr)
|
| rdfs:label
|
- Connaissances a priori (fr)
- Connaissances a priori (fr)
|
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:wikiPageRedirects
of | |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is oa:hasTarget
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
