Classification sous contraintes

Département

Intelligence artificielle

Chapitres

Chap. 1 :	Définition (15)
Chap. 2 :	Les différents types de contraintes (15)
Chap. 3 :	Exemples d'algorithmes de classification sous contraintes (15)

Interwikis

En intelligence artificielle, la classification sous contraintes désigne une famille d'algorithmes d'apprentissage semi-supervisée. Cette dernière occupe une place intermédiaire entre l’apprentissage supervisée (pour laquelle les étiquettes de classes sont connues) et l’apprentissage non supervisée (où aucune étiquette de classe n'est fournie). Elle est de plus en plus usitée, en raison du besoin croissant d'automatiser des tâches requérant une expertise humaine.

[modifier]

Objectifs

Les objectifs de cette leçon sont :

Les objectifs de cette leçon n'ont pas encore été fixés. Pour le faire, cliquez ici.

modifier ces objectifs.

Niveau et prérequis conseillés

Leçon de niveau 15. Les prérequis conseillés sont :

Les prérequis pour cette leçon n'ont pas encore été précisés. Pour le faire, cliquez ici.

modifier ces prérequis.

Référents

Ces contributeurs sont prêts à vous aider concernant cette leçon :

Personne ne s'est déclaré prêt à aider pour cette leçon. Pour vous ajouter, cliquez ici.

modifier les référents.

Cet article est issu de Wikiversity. Le texte est sous licence Creative Commons - Attribution - Partage dans les Mêmes. Des conditions supplémentaires peuvent s'appliquer aux fichiers multimédias.