algorithme « Latent Structured Support Vector Machine
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Nous présentons une contribution méthodologique qui vise à l'apprentissage des critères correspondants au contexte spécifique comme une agrégation des mesures de similarité standard à partir des données annotées, en utilisant une adaptation de l'algorithme « Latent Structured Support Vector Machine ».
We present a methodological contribution that aims at learning context specific matching criteria as an aggregation of standard similarity measures from the aforementioned annotated data, using an adapted version of the latent structured support vector machine (LSSVM) framework.
Andere resultaten
La prise de vue probabiliste permet également au cours de dériver des algorithmes d'inférence pour une classe de modèles non paramétriques qui ont des connexions étroites avec des réseaux neuronaux et des « support vector machines ».
Taking a probabilistic view also allows the course to derive inference algorithms for a class of nonparametric models that have close connections with neural networks and support vector machines.
Naive Bayes, Support Vector Machines ou Régression Linéaire sont considérés comme des algorithmes classiques d'apprentissage automatique.
Cette évaluation a été effectuée pour trois algorithmes (maximum de vraisemblance, Support Vector Machine, Random Forest) en faisant varier les caractéristiques de la série temporelle.
Cette évaluation a été effectuée pour trois algorithmes (maximum de vraisemblance, Support Vector Machine, Random Forest) en faisant varier les caractéristiques de la série temporelle.
Three distinct classification algorithms (maximum likelihood, Support Vector Machine, Random Forest) and several time sériés were studied.
Ensuite, nous détaillons le fonctionnement des machines à vecteurs supports (Support Vector Machines, SVM), qui sont des algorithmes d'apprentissage automatique utilisés pour la classification et la régression.
Then, we present a tutorial on Support Vector Machines (SVMs) which is a learning algorithm used for classification and regression.
La première donne le cadre général des problèmes d'apprentissage de type SVM (Séparateurs à Vaste Marge ou Support Vector Machines) ainsi que les outils théoriques et algorithmiques permettant d'appréhender ce problème.
This thesis is organized in three chapters, the first one introduces the general setting of a learning problem under the Support Vector Machines' (SVM) framework together with the theory and algorithms that allow us to find a solution.
Pour définir le type de rendez-vous trouvé dans un email, Julie fait recours à un algorithme Support Vector Machine (SVM), formé sur un échantillon de rendez-vous, qui sont annotés manuellement en différentes catégories de rendez-vous.
To predict the specific type of an appointment found in a request, Julie relies on a Support Vector Machine (SVM) algorithm, trained on a sample of appointments, annotated manually into appointment types.
L'objectif de cette thèse est de développer des algorithmes d'approximation de noyaux de viabilité et de bassin de capture plus performants, en utilisant une méthode d'apprentissage statistique particulière : les machines à vecteurs de support (Support Vector Machines - SVMs).
The aim of this thesis is to develop and evaluate new algorithms using a specific learning method: Support Vector Machines (SVMs).
Ensuite, les algorithmes basées sur les charactéristiques, les modèles d'apprentissage basés sur les modèles discriminants (ex, Support Vector Machine ou SVM) ou génératifs (Hidden Markov Model ou HMM) sont proposés pour estimer le DUP et le DAP.
Then, the feature-based algorithms, the data-driven models based on the discriminative models (e.g. Support Vector Machine) or the generative models (e.g. Hidden Markov Model) are proposed to recognize the DAP and the DUP.
En plus de cette approche de type symbolique, Ho2S a également développé une approche dite de type « hybride » qui consiste à intégrer un analyseur syntaxique à base de règles avec des algorithmes de classification se basant sur des Support Vector Machine (SVM).
In addition to this symbolic approach, Ho2S has also developed an approach called "hybrid" which consists in integrating a syntactic analyzer with rule-based classification algorithms based on Support Vector Machine (SVM).
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