Stratégies de supervision pour l'apprentissage en-ligne d'un classifieur évolutif de commande gestuelles

Résumé : Les interfaces homme-machine tactiles permettent de nouveaux modes d'interaction comme l'utilisation de commandes gestuelles. Afin de mémoriser facilement plus d'une douzaine de commandes, il est important de pouvoir les personnaliser. Le classifieur utilisé pour reconnaître les symboles dessinés doit donc être personnalisable, pouvoir s'initialiser à partir de très peu de données, et évolutif, pouvoir s'améliorer pendant son utilisation. Ces travaux étudient l'importance et les différentes stratégies d'étiquetage du flux de données d'utilisation pour l'apprentissage en-ligne du classifieur. Nous comparons sept stratégies de supervision, dépendants des interactions utilisateur (sollicitation par le système) et des capacités d'auto-évaluation du classifieur (notion de rejet). Nous montrons dans cet article que la stratégie donnant les meilleurs résultats est d'apprendre à partir des données validées implicitement par l'utilisateur, et de celles soumises à validation explicite car rejetées par le classifieur.
Type de document :
Communication dans un congrès
Colloque International Francophone sur l'Écrit et le Document (CIFED), Mar 2014, Nancy, France. pp.293--308, 2014
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Contributeur : Manuel Bouillon <>
Soumis le : lundi 31 mars 2014 - 18:07:46
Dernière modification le : mardi 16 janvier 2018 - 15:54:19
Document(s) archivé(s) le : lundi 10 avril 2017 - 07:36:17

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Manuel Bouillon, Eric Anquetil. Stratégies de supervision pour l'apprentissage en-ligne d'un classifieur évolutif de commande gestuelles. Colloque International Francophone sur l'Écrit et le Document (CIFED), Mar 2014, Nancy, France. pp.293--308, 2014. 〈hal-00968316〉

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