La définition de l'apprentissage des représentations et son application dans l'apprentissage automatique

La représentation fait référence au processus d'expression, de description et de représentation de certaines choses, phénomènes, concepts, etc. à travers certains symboles, langages, images, etc. La représentation peut être une expression d'un langage ou d'un texte, ou une expression symbolique d'images, de symboles, de chiffres, etc. C'est l'un des moyens de base permettant aux individus de reconnaître et de décrire le monde extérieur. Dans différents domaines, la représentation a des significations et des rôles différents.

Dans l'apprentissage automatique, la représentation fait référence à l'extraction de fonctionnalités, à l'abstraction, à la représentation, à l'encodage et à d'autres traitements de données, et transforme les données en une forme qui peut être traitée par des algorithmes d'apprentissage automatique. La représentation est un concept important dans l’apprentissage automatique et au cœur des modèles d’apprentissage automatique. Dans l'apprentissage automatique, la représentation peut être des caractéristiques statistiques, des caractéristiques de fréquence des données d'origine, des pixels de l'image, des ondes sonores du son, etc. Il peut également s'agir de vecteurs de caractéristiques extraits via l'apprentissage en profondeur, de cartes de caractéristiques dans le réseau neuronal convolutif, etc. La qualité de la représentation affecte directement l'effet et les performances de l'apprentissage automatique, et la sélection et la conception de la représentation doivent être prises en compte de manière globale en conjonction avec des scénarios d'application, des tâches, des modèles d'algorithmes et d'autres facteurs spécifiques.

L'apprentissage des représentations est une branche importante de l'apprentissage automatique, qui apprend des représentations de haut niveau à partir de données de manière automatique ou semi-automatique. Son objectif est de convertir les données brutes en une représentation plus abstraite et significative afin d'extraire des caractéristiques importantes des données pour les tâches d'apprentissage automatique telles que la classification, le clustering, la réduction de dimensionnalité, etc.

L'apprentissage de la représentation peut être divisé en supervisé et non supervisé selon la méthode de formation. L'apprentissage des représentations supervisées nécessite une formation avec des données étiquetées, par exemple en utilisant un réseau neuronal convolutif (CNN) ou un réseau neuronal récurrent (RNN). Ces modèles sont capables d'apprendre les représentations caractéristiques des données grâce aux informations sur les étiquettes. En revanche, l’apprentissage des représentations non supervisé ne nécessite pas de données étiquetées, et les méthodes courantes incluent les auto-encodeurs et les réseaux de croyances profondes. Ces méthodes effectuent l'extraction de caractéristiques en apprenant la structure intrinsèque et les similitudes des données. De plus, il existe des méthodes d'apprentissage de représentation semi-supervisées qui utilisent à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour la formation. Cette méthode peut améliorer l'effet d'apprentissage en combinant une petite quantité de données étiquetées avec une grande quantité de données non étiquetées, comme l'apprentissage semi-supervisé. Pour résumer, l'apprentissage des représentations peut être divisé en trois méthodes : supervisé, non supervisé et semi-supervisé selon différentes méthodes de formation.

L'avantage de l'apprentissage des représentations est d'apprendre automatiquement les fonctionnalités des données, d'éviter l'ingénierie manuelle fastidieuse des fonctionnalités et la subjectivité, et d'améliorer les performances et les capacités de généralisation des modèles d'apprentissage automatique.

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