Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Model Selection
Processus systématique d'identification et de sélection des modèles les plus performants au sein d'un ensemble d'apprentissage. Cette sélection se base sur des critères de performance, de diversité et de complémentarité entre les modèles.
Diversity-based Pruning
Méthode d'élagage qui privilégie la sélection de modèles présentant des prédictions diversifiées et complémentaires. L'objectif est de maximiser la diversité de l'ensemble final pour améliorer la robustesse des prédictions.
Greedy Pruning
Algorithme d'élagage itératif qui sélectionne ou élimine les modèles un par un selon un critère d'optimisation local. Cette méthode recherche une solution sous-optimale mais efficace en termes computationnels.
Genetic Pruning
Approche d'élagage inspirée des algorithmes génétiques qui utilise des opérateurs de sélection, croisement et mutation pour optimiser la composition de l'ensemble. Cette méthode explore l'espace des solutions de manière plus exhaustive.
Clustering-based Pruning
Technique d'élagage qui regroupe les modèles similaires en clusters puis sélectionne des représentants de chaque cluster. Cette méthode assure une bonne couverture de l'espace des prédictions tout en réduisant la redondance.
Ensemble Selection
Processus de choix optimal d'un sous-ensemble de modèles parmi un ensemble plus large pour maximiser la performance de prédiction. Cette sélection peut être formulée comme un problème d'optimisation combinatoire.
Model Ranking
Établissement d'un ordre de priorité des modèles de l'ensemble basé sur des métriques de performance et de contribution. Ce classement guide le processus d'élagage en identifiant les modèles les plus pertinents.
Ensemble Reduction
Diminution contrôlée de la taille d'un ensemble d'apprentissage tout en préservant ses capacités de généralisation. Cette réduction vise à trouver un compromis optimal entre performance et complexité computationnelle.
Pruning Strategy
Ensemble de règles et d'algorithmes définissant comment les modèles sont évalués et éliminés lors du processus d'élagage. La stratégie détermine les critères de sélection et l'ordre d'élimination des modèles.
Subset Selection
Problème d'optimisation consistant à identifier le meilleur sous-ensemble de modèles maximisant une fonction objectif donnée. Cette sélection peut être abordée par des méthodes exactes ou heuristiques.
Ensemble Optimization
Processus d'amélioration de la composition et de la structure d'un ensemble pour atteindre des performances optimales. L'optimisation inclut l'élagage, la pondération et la sélection des membres de l'ensemble.
Pruning Threshold
Valeur critique utilisée comme critère de décision pour éliminer les modèles lors du processus d'élagage. Ce seuil peut être basé sur des métriques de performance, de diversité ou de contribution marginale.
Ensemble Compression
Réduction de la taille d'un ensemble tout en préservant ses capacités prédictives par des techniques de distillation ou d'élagage. Cette compression facilite le déploiement et l'inférence en production.
Forward Selection
Méthode d'élagage constructive qui ajoute progressivement les modèles les plus bénéfiques à l'ensemble. Cette approche garantit que chaque modèle ajouté contribue positivement à la performance globale.
Backward Elimination
Stratégie d'élagage qui commence avec l'ensemble complet et élimine itérativement les modèles les moins utiles. Cette méthode permet d'évaluer l'impact de chaque modèle sur la performance de l'ensemble.
Pruning Criteria
Ensemble de métriques et de règles utilisées pour évaluer l'utilité de chaque modèle dans l'ensemble. Ces critères combinent généralement des mesures de performance, de diversité et de complexité.
Ensemble Simplification
Processus de réduction de la complexité structurelle d'un ensemble tout en maintenant ses capacités prédictives. Cette simplification peut inclure l'élagage, la fusion de modèles similaires et la réduction des paramètres.