Aujourd'hui, je vous parle d'un article de 2017, qui traite à la fois de vote et d'apprentissage automatique . Les méthodes d'ensemble (sont dont par exemple partie les random forest), consistent à prendre plusieurs classifieurs et agréger leur prédictions, par exemple en utilisant un vote,le bulletin de vote étant leur prédiction.

Par exemple, on a cinq classifieurs, et une image d'animal pouvant être un chat ou un chien. Deux prédisent qu'il s'agit d'un chien et trois un chat. La méthode d'ensemble prédira alors l'alternative ayant le plus de voix, le chat.

Beaucoup de papiers se sont intéressés à ces méthodes, qui sont particulièrement robustes, mais peu de sont intéressés au type de vote utilisé. Et c'est ce que fait cet article. Les auteurs ont testé quatre types de vote et ont regardé les résultats… et on voit apparaître des différences de résultats ! Comme quoi, les questions de vote n'ont pas d'effet que sur la vie politique, elles peuvent aussi en avoir sur le ML !

@Christ_OFF_
Avec plaisir. J'essaierai d'en mettre d'autres.

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