« Réduction de la dimension » : différence entre les versions

Version du 20 mars 2025 à 04:08

Définition

La réduction de la dimensionnalité est un processus qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension.

Pour que l'opération soit utile il faut que les données en sortie représentent bien les données d'entrée.

Compléments

La raison pour laquelle une telle opération est utile est que les données de plus petite dimension peuvent être traitées plus rapidement. Cette opération est cruciale en apprentissage automatique par exemple, pour lutter contre le fléau de la dimensionnalité.

Il existe plusieurs approches pour faire cette opération et plusieurs objectifs possibles à atteindre. Les méthodes classiques sont la sélection d'attributs, qui consiste à sélectionner un ensemble de variables qui vont être conservées, et la transformation d'attributs qui consiste à créer de nouvelles variables moins nombreuses et plus pertinentes.

Voir Surapprentissage

Français

réduction de la dimensionnalité

réduction de dimensionnalité

réduction de la dimension

réduction de dimension

Anglais

dimensionality reduction

dimension reduction

Sources

Source : Tollari, Sabrina (2006). Indexation et recherche d'images par fusion d'informations textuelles et visuelles, thèse de doctorat, Université du Sud Toulon-Var, 203 pages.

Source : Geeks for geeks, Introduction to Dimensionality Reduction

Source : Wikipedia IA, Réduction de la dimensionnalité

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 ==Définition==
-La réduction de la dimension est un processus qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension. Pour que l'opération soit utile il faut que les données en sortie représentent bien les données d'entrée.
+La réduction de la dimensionnalité est un processus qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension.
-La raison pour laquelle une telle opération est utile est que les données de plus petites dimension peuvent être traitées plus rapidement. Cette opération est cruciale en apprentissage automatique par exemple, pour lutter contre le '''[[fléau de la dimension]]'''.
+Pour que l'opération soit utile il faut que les données en sortie représentent bien les données d'entrée.
-Il existe plusieurs approches pour faire cette opération et plusieurs objectifs possibles à atteindre. Les méthodes classiques sont la sélection de caractéristiques, qui consiste à sélectionner un ensemble de variables qui vont être conservées, et l'extraction de caractéristiques qui consiste à créer de nouvelles variables plus pertinentes.
+==Compléments==
+La raison pour laquelle une telle opération est utile est que les données de plus petite dimension peuvent être traitées plus rapidement. Cette opération est cruciale en apprentissage automatique par exemple, pour lutter contre le '''[[fléau de la dimensionnalité]]'''.
+Il existe plusieurs approches pour faire cette opération et plusieurs objectifs possibles à atteindre. Les méthodes classiques sont la sélection d'attributs, qui consiste à sélectionner un ensemble de variables qui vont être conservées, et la transformation d'attributs qui consiste à créer de nouvelles variables moins nombreuses et plus pertinentes.
 Voir '''[[Surapprentissage]]'''
 ==Français==
+'''réduction de la dimensionnalité'''
+'''réduction de dimensionnalité'''
 '''réduction de la dimension'''
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 [https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9duction_de_la_dimensionnalit%C3%A9 Source : Wikipedia IA, ''Réduction de la dimensionnalité'']
-[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
 [[Catégorie:Intelligence artificielle]]
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 [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:Publication]]

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