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Machine learning under budget constraints
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Contardo, Gabriella |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | Cette these propose de s'interesser au probleme de la prediction en apprentissage statistique sous contrainte de cout, notamment du cout de l'information utilisee par le systeme de prediction. Les approches classiques d'apprentissage statistique utilisent generalement le seul aspect de la performance en prediction pour evaluer la qualite d'un modele, ignorant le cout potentiel du modele, par exemple en quantite de donnees utilisees en apprentissage (nombre d'exemples, nombre d'etiquette, memoire) ou en inference (quantite de features -ou caracteristiques-). Nous proposons plus particulierement dans ce manuscrit plusieurs approches pour l'inference sous contrainte de cout en terme de caracteristiques. Nous developpons trois modeles qui integrent pendant l'apprentissage une notion du cout de l'information utilisee pour la prediction, avec pour objectif de contraindre le cout de la prediction en inference. Nous presentons un modele de selection de features applique au demarrage a froid en recommendation, puis deux methodes adaptatives d'acquisition de caracteristiques, qui permettent un meilleur compromis cout/prediction, dans un cadre plus general. Nous utilisons des methodes d'apprentissage de representations avec des architectures type reseau de neurones recurrents et des algorithmes par descente de gradient pour l'apprentissage. La derniere partie du manuscrit s'interesse au cout lie aux etiquettes, usuellement denomme apprentissage actif dans la litterature. Nous presentons nos travaux pour une approche nouvelle de ce probleme en utilisant le meta-apprentissage ainsi qu'une premiere instanciation basee sur des reseaux recurrents bi-directionnels. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01677223/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
