« Amplification de gradient » : différence entre les versions

Version du 27 avril 2025 à 06:06

Définition

Technique d'apprentissage automatique ensembliste utilisée dans les tâches de régression et de classification. L'amplification de gradient repose sur l'intuition que le meilleur modèle possible, lorsqu'il est combiné avec les meilleurs modèles précédents, minimise l'erreur de prévision globale en utilisant une fonction d'erreur optimisée par descente de gradient.

Compléments

L'idée clé est de redéfinir les résultats cibles pour ce modèle afin de minimiser l'erreur.

L'empilement de modèles (en anglais, stacking) et le ré-échantillonnage avec remise (en anglais, Bagging) sont d'autres méthodes pour combiner les résultats d'ensembles de modèles (par exemple, à partir de différents jeux de données utilisés pour l'entraînement des modèles).

Français

amplification de / du gradient

dopage de / du gradient

renforcement de / du gradient (Attention! Confusion possible avec l'apprentissage par renforcement)

Anglais

gradient boosting

Sources

Wikipedia - amplification de gradient

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 == Définition ==
-Technique d'[[apprentissage ensembliste|apprentissage automatique ensembliste]] utilisée dans les tâches de [[régression]] et de [[classification]]. Elle repose sur l'intuition que le meilleur modèle possible, lorsqu'il est combiné avec les meilleurs modèles précédents, minimise l'erreur de prévision globale en utilisant une [[fonction d'erreur]] optimisée par [[descente de gradient]].
+Technique d'[[apprentissage ensembliste|apprentissage automatique ensembliste]] utilisée dans les tâches de [[régression]] et de [[classification]]. L'amplification de gradient repose sur l'intuition que le meilleur modèle possible, lorsqu'il est combiné avec les meilleurs modèles précédents, minimise l'erreur de prévision globale en utilisant une [[fonction d'erreur]] optimisée par [[descente de gradient]].
 == Compléments ==
-L'idée clé est de définir les résultats cibles pour ce modèle afin de minimiser l'erreur.
+L'idée clé est de redéfinir les résultats cibles pour ce modèle afin de minimiser l'erreur.
+<hr/>
+L'[[empilement de modèles]] (en anglais, ''stacking'') et le ré-échantillonnage avec remise (en anglais, ''Bagging'') sont d'autres méthodes pour combiner les résultats d'ensembles de modèles (par exemple, à partir de différents jeux de données utilisés pour l'entraînement des modèles).
 == Français ==
 '''amplification de / du gradient'''

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