L'efficacité de l'apprentissage graduel

Méthodes d'ensemble en Python

Román de las Heras

Data Scientist, Appodeal

Collectif vs graduel

Apprentissage collectif

  • Principe : sagesse de la foule
  • Estimateurs indépendants
  • Apprendre la même tâche pour le même objectif
  • Construction en parallèle

Apprentissage graduel

  • Principe : apprentissage itératif
  • Estimateurs dépendants
  • Apprendre des tâches différentes pour le même objectif
  • Construction séquentielle
Méthodes d'ensemble en Python

Apprentissage graduel

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Étapes possibles en apprentissage graduel :

  1. Première tentative (modèle initial)
  2. Rétroaction (évaluation du modèle)
  3. Corriger les erreurs (modèle suivant)
Méthodes d'ensemble en Python

Ajuster au bruit

Bruit blanc

  • Erreurs non corrélées
  • Erreurs non biaisées et à variance constante

Tolérance d'amélioration

  • Si Différence de performance < seuil d'amélioration :
    • Arrêter l'entraînement
Méthodes d'ensemble en Python

À vous de jouer !

Méthodes d'ensemble en Python

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