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Apprentissage non-supervisé dans les modèles linéaires gaussiens

Valérian Némesin

Dans cet ouvrage, nous nous sommes intéressés au filtre de Kalman couple. Celui-ci intègre, par rapport au modèle original, de nouvelles possibilités dinteractions entre états cachés et observations, tout en conservant des algorithmes exacts et rapides dans le cas linéaire et gaussien. Nous étudions plus particulièrement le problème de lestimation non supervisée et robuste des paramètres dun filtre de Kalman couple à partir dobservations en nombre limité. Le manuscrit décrit ainsi plusieurs algorithmes dapprentissage par estimation du maximum de vraisemblance selon le principe EM (Expectation-Maximization). Ces algorithmes originaux permettent dintégrer des contraintes a priori sur les paramètres du système étudié, comme expressions de connaissances partielles sur la physique de lapplication ou sur le capteur. Ces systèmes contraints réduisent lambiguïté liée au problème didentifiabilité du filtre de Kalman couple lors de lestimation des paramètres. Ils permettent également de limiter le nombre de maxima locaux de la fonction de vraisemblance en réduisant la dimension de lespace de recherche, et permettent déviter parfois le piégeage de lalgorithme EM.

Un peu de théorie pour l’apprentissage supervisé – 1ère ... De façon à rentrer de plein pied dans le monde du Machine Learning, nous souhaitons partager une compréhension commune des principes de l’apprentissage automatique, et expliquer au travers d’une série courte de billet ce qu’est l’apprentissage supervisé et non-supervisé avec des applications ainsi que les moyens d’évaluer un modèle en apprentissage automatique.

9.44 MB Taille du fichier
9783841622938 ISBN
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