Prédiction conforme : Une introduction en douceur

Note :   (3,0 sur 5)

Prédiction conforme : Une introduction en douceur (N. Angelopoulos Anastasios)

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Titre original :

Conformal Prediction: A Gentle Introduction

Contenu du livre :

Les modèles d'apprentissage automatique en boîte noire sont désormais couramment utilisés dans des contextes à haut risque, tels que les diagnostics médicaux, qui exigent une quantification de l'incertitude afin d'éviter les échecs conséquents du modèle. La prédiction conforme est un paradigme convivial permettant de créer des ensembles/intervalles d'incertitude statistiquement rigoureux pour les prédictions de ces modèles. On peut utiliser la prédiction conforme avec n'importe quel modèle pré-entraîné, tel qu'un réseau neuronal, pour produire des ensembles qui sont garantis contenir la vérité de base avec une probabilité spécifiée par l'utilisateur, par exemple 90 %. Cette méthode est facile à comprendre et à utiliser et, en général, elle s'applique naturellement aux problèmes qui se posent dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel et de l'apprentissage par renforcement profond, entre autres.

Dans cette introduction pratique, les auteurs fournissent au lecteur une compréhension pratique de la prédiction conforme et des techniques connexes de quantification de l'incertitude sans distribution. Ils guident le lecteur à travers la théorie et les exemples pratiques de la prédiction conforme et décrivent ses extensions à des tâches complexes d'apprentissage automatique impliquant des sorties structurées, des changements de distribution, des séries temporelles, des valeurs aberrantes, des modèles qui s'abstiennent, et plus encore. Tout au long de l'ouvrage, le lecteur trouvera de nombreuses illustrations explicatives, des exemples et des échantillons de code en Python. Chaque exemple de code est accompagné d'un carnet Jupyter mettant en œuvre la méthode sur un exemple de données réelles.

Ce tutoriel pratique, rempli d'exemples concrets et accessibles, est une lecture essentielle pour tous les étudiants, praticiens et chercheurs travaillant sur tous les types de systèmes déployant des techniques d'apprentissage automatique.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781638281580
Auteur :
Éditeur :
Langue :anglais
Reliure :Broché

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)