« Apprentissage PAC » : différence entre les versions
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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. | 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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Version du 27 mars 2025 à 01:01
Définition
L'apprentissage PAC, pour probablement approximativement correct, est un cadre théorique en 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
PAC
Anglais
PAC learning
probably approximately correct learning
PAC
Sources
Source : Wikipédia - Apprentissage PAC
Thèse Pascal Germain - probablement approximativement correct, approximativement correct
Contributeurs: Claude Coulombe, Isaline Hodecent, wiki
