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Sunday, 18 August 2024

La réduction de dimensionnalité en machine learning consiste à réduire le nombre de variables au sein des données d'apprentissage, afin d'obtenir un modèle d'intelligence artificielle plus robuste et un temps de traitement plus rapide. La réduction de dimensionnalité, c'est quoi? En machine learning, la réduction de dimensionnalité consiste à passer d'un espace d'apprentissage de grande dimension à un espace de calcul plus restreint. En d'autres termes, il s'agit de réduire le nombre de variables ou caractéristiques (features) permettant d'entraîner le modèle d'IA. La coupe d or patron gratuit.com. Si les données sont représentées dans un tableau, la réduction de dimensionnalité passera par une diminution du nombre de colonnes. Quant à un modèle en trois dimensions comme un cube ou une sphère, il pourra être réduit à un plan unique, respectivement à un carré ou à un cercle. Schématiquement, l'objectif est d'éliminer les variables redondantes ou corrélées. Un algorithme de détection de spam par exemple peut se baser sur de très nombreuses variables: mots clés dans le message ou l'objet, présence d'une signature, de fautes d'orthographe...

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Le paramétrage se révèle de fait plus efficace, en limitant les erreurs qui pourraient survenir avec des caractéristiques de départ non pertinentes. En réduisant l'espace dimensionnel, on diminue également le nombre de possibilités à ingérer. Ce qui permet de réaliser un apprentissage plus rapide en limitant le temps et les ressources de calcul. Quels méthodes utilisées pour la réduction de dimensionnalité? Il existe deux méthodes principales afin de réduire la dimensionnalité d'un modèle de machine learning. La coupe d or patron gratuit la. La première consiste à sélectionner les variables les plus pertinentes et à les transposer dans un espace plus réduit. Il s'agit de limiter le nombre de caractéristiques à traiter. La seconde méthode passe par la combinaison de caractéristiques en sous-ensembles (les produits en catégories de produits par exemple). Parmi les algorithmes les plus connus en matière de réduction de dimensionnalité, on peut citer: PCA (principal component analysis): l'analyse en composante principale consiste à identifier les principales directions avec des variantes importantes, LDA (linear discriminant analysis): l'analyse discriminante linéaire identifie les directions décorrélées les unes des autres, SVD (singular value decomposition): la SVD passe par une décomposition d'une matrice en valeurs singulières.

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FOOT TUNISIE - GUINÉE ÉQUATORIALE. Embêtés une période, les Aigles de Carthage ont fait un carton au retour des vestiaires. Sliti, Jaziri et un doublé de Msakni ont permis à la Tunisie de s'imposer face à la Guinée Équatoriale, lors de la 1ère journée des éliminatoires de la CAN 2023. 4: 0 Guinée équatoriale En direct 23:10 - Sliti a porté la Tunisie En l'absence de Khazri, la Tunisie a pu compter sur un immense Sliti. Au retour des vestiaires, il s'est vu refuser un but (54e). Énervé, il a délivré les siens en se montrant opportuniste à la suite d'une erreur de Belima. Il s'est ensuite mué en passeur sur les buts de Jaziri et Msakni. Impliqué sur trois des quatre réalisations de la Tunisie, Sliti a été le grand bonhomme de cette soirée. Démission de Sheryl Sandberg, numéro 2 de Méta (Facebook). 23:05 - La Tunisie prend la tête du groupe J Mis sous pression par la victoire de la Libye face au Bostwana (1-0), hier, les équipiers de Laidouni ont répondu de la meilleure des façons. Grâce à ce large succès, ils prennent la tête du groupe J dans ces éliminatoires de la CAN 2023.

Toutes les partitions piano Sonate au clair de lune / L. van Beethoven Le premier mouvement de la sonate n°14 (Clair de lune) - Adagio sostenuto © 2011 -

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