apprentissage de représentations
Sign in to saveAlso known as representation learning
technique d'apprentissage automatique pour des systèmes automatisés / Intelligences Artificielles
Research
159,141 papers- Orthogonal latent space learning with feature weighting and graph learning for multimodal Alzheimer's disease diagnosis.Medical image analysis · 2023
- Effective Transfer Learning with Label-Based Discriminative Feature Learning.Sensors (Basel, Switzerland) · 2022
- Microglia-derived ASC specks cross-seed amyloid-β in Alzheimer's disease.Nature · 2017
- Learning the language of viral evolution and escape.Science (New York, N.Y.) · 2021
- Active learning-assisted directed evolution.Nature communications · 2025
via PubMed
Article · Français
En apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique. L'apprentissage des fonctionnalités est motivé par le fait que les tâches d'apprentissage automatique telles que la classification nécessitent souvent des entrées qui sont mathématiquement et informatiquement pratiques à traiter. Cependant, les données du monde réel telles que les images, les vidéos et les données de capteurs n'ont pas cédé aux tentatives de définition algorithmique de caractéristiques spécifiques. Une alternative consiste à découvrir ces caractéristiques ou représentations en examinant, sans s'appuyer sur des algorithmes explicites.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA