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Apprentissage avec contrainte de coût sur les caractéristiques / Machine with budget constraints on features

En machine learning classique, un problème arrive souvent présenté comme un ensemble de point de données annotées. Ces données peuvent en général être représentées dans un espace vectoriel dont la totalité ou une partie des dimensions est disponible. À partir de ces points, un modèle peut être appris afin de déduire depuis les caractéristiques en entrée les annotations recherchées.

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