Échantillonnage progressif guidé pour stabiliser la courbe d'apprentissage

François Portet 1, * René Quiniou 2
* Corresponding author
2 DREAM - Diagnosing, Recommending Actions and Modelling
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
Résumé : L'un des enjeux de l'apprentissage artificiel est de pouvoir fonctionner avec des volumes de données toujours plus grands. Bien qu'il soit généralement admis que plus un ensemble d'apprentissage est large et plus les résultats sont performants, il existe des limites à la masse d'informations qu'un algorithme d'apprentissage peut manipuler. Pour résoudre ce problème, nous proposons d'améliorer la méthode d'échantillonnage progressif en guidant la construction d'un ensemble d'apprentissage réduit à partir d'un large ensemble de données. L'apprentissage à partir de l'ensemble réduit doit conduire à des performances similaires à l'apprentissage effectué avec l'ensemble complet. Le guidage de l'échantillonnage s'appuie sur une connaissance a priori qui accélère la convergence de l'algorithme. Cette approche présente trois avantages : 1) l'ensemble d'apprentissage réduit est composé des cas les plus représentatifs de l'ensemble complet; 2) la courbe d'apprentissage est stabilisée; 3) la détection de convergence est accélérée. L'application de cette méthode à des données classiques et à des données provenant d'unités de soins intensifs révèle qu'il est possible de réduire de façon significative un ensemble d'apprentissage sans diminuer la performance de l'apprentissage.
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Contributor : François Portet <>
Submitted on : Monday, March 24, 2008 - 1:41:05 PM
Last modification on : Thursday, November 15, 2018 - 11:57:04 AM
Long-term archiving on : Friday, May 21, 2010 - 12:50:15 AM

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Citation

François Portet, René Quiniou. Échantillonnage progressif guidé pour stabiliser la courbe d'apprentissage. 16e congrès francophone AFRIF-AFIA Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2008, Amiens, France. ⟨inria-00266536⟩

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