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== Définition ==
== Définition ==
Cadre théorique pour l'apprentissage automatique qui permet notamment d'évaluer la difficulté d'un problème dans le contexte de l'apprentissage supervisé.
L'apprentissage PAC, pour probablement approximativement correct, est un cadre théorique en l'apprentissage automatique qui permet notamment d'évaluer la difficulté et la complexité d'un problème particulièrement dans le contexte de l'apprentissage supervisé.


== Compléments ==
L'apprentissage PAC cherche à trouver les conditions pour lesquelles un algorithme peut apprendre un concept (une fonction de classification) de manière fiable à partir d'un ensemble limité de données.
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Dans le cadre de l'apprentissage PAC, l'algorithme reçoit des données d'apprentissage et doit choisir parmi un ensemble préétabli une fonction qui généralise ces données. Le but est que la fonction en question classifie de nouvelles données inconnues (distribuées identiquement aux données d'apprentissage) avec une erreur minimale, et ceci avec forte probabilité.
Dans le cadre de l'apprentissage PAC, l'algorithme reçoit des données d'apprentissage et doit choisir parmi un ensemble préétabli une fonction qui généralise ces données. Le but est que la fonction en question classifie de nouvelles données inconnues (distribuées identiquement aux données d'apprentissage) avec une erreur minimale, et ceci avec forte probabilité.


== Français ==
== Français ==
'''apprentissage PAC'''
'''apprentissage PAC'''
'''apprentissage approximativement correct'''
'''apprentissage probablement approximativement correct'''


== Anglais ==
== Anglais ==
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==Sources==
==Sources==
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_PAC  Source : Wikipédia ]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_PAC  Source : Wikipédia ]
[http://www.pascalgermain.info/publis/these.pdf Thèse Pascal Germain]


[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Publication]]

Version du 27 mars 2025 à 00:56

Définition

L'apprentissage PAC, pour probablement approximativement correct, est un cadre théorique en l'apprentissage automatique qui permet notamment d'évaluer la difficulté et la complexité d'un problème particulièrement dans le contexte de l'apprentissage supervisé.

Compléments

L'apprentissage PAC cherche à trouver les conditions pour lesquelles un algorithme peut apprendre un concept (une fonction de classification) de manière fiable à partir d'un ensemble limité de données.


Dans le cadre de l'apprentissage PAC, l'algorithme reçoit des données d'apprentissage et doit choisir parmi un ensemble préétabli une fonction qui généralise ces données. Le but est que la fonction en question classifie de nouvelles données inconnues (distribuées identiquement aux données d'apprentissage) avec une erreur minimale, et ceci avec forte probabilité.

Français

apprentissage PAC

apprentissage approximativement correct

apprentissage probablement approximativement correct

Anglais

PAC learning

probably approximately correct learning

Sources

Source : Wikipédia

Thèse Pascal Germain