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Réduction de la dimensionnalité
Fouad Sabry
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Un Milliard De Personnes Informées [French] 
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Technik
Beschreibung
1 : Réduction de la dimensionnalité : présente le concept et la nécessité de réduire la complexité des données de grande dimension en robotique.
2 : Analyse en composantes principales : présente l'ACP comme une technique linéaire clé pour l'extraction de caractéristiques et la compression de données.
3 : Réduction de la dimensionnalité non linéaire : explore les techniques non linéaires pour capturer des structures de données complexes en robotique.
4 : Eigenface : couvre l'utilisation des eigenfaces pour la reconnaissance faciale en robotique, démontrant une application concrète de la réduction de la dimensionnalité.
5 : Fonctions orthogonales empiriques : décrit une méthode de représentation des données de manière à capturer des caractéristiques importantes pour les systèmes robotiques.
6 : Incorporation semi-définie : présente cette technique pour préserver les relations entre les données tout en réduisant la dimensionnalité, améliorant ainsi le traitement des données robotiques.
7 : Analyse discriminante linéaire : explique comment l'analyse discriminante linéaire aide dans les tâches de classification en se concentrant sur la séparabilité des classes dans les données réduites.
8 : Factorisation de matrice non négative : décrit comment la NMF permet d'extraire des représentations basées sur des pièces à partir de données, en particulier pour la robotique.
9 : Analyse en composantes principales du noyau : développe l'ACP avec des méthodes de noyau pour gérer les données non linéaires, cruciales pour les systèmes robotiques fonctionnant avec des entrées complexes.
10 : Shogun (boîte à outils) : met en évidence la boîte à outils d'apprentissage automatique Shogun, qui comprend des méthodes de réduction de dimensionnalité pour les applications robotiques.
11 : Regroupement spectral : couvre cette technique de regroupement de données de grande dimension, une tâche essentielle dans la perception et la compréhension robotiques.
12 : Isomap : discute d'Isomap, une méthode de réduction de dimensionnalité non linéaire, et de son impact sur l'amélioration des modèles robotiques.
13 : Régression en composantes principales : relie l'ACP à la régression pour réduire la dimensionnalité des données et améliorer les modèles prédictifs en robotique.
14 : Apprentissage de sous-espaces multilinéaires : présente cette méthode avancée de gestion de données multidimensionnelles, améliorant les performances des robots.
15 : Mlpy : détaille la bibliothèque d’apprentissage automatique Mlpy, présentant des outils de réduction de la dimensionnalité dans les systèmes robotiques.
16 : Carte de diffusion : se concentre sur la technique de la carte de diffusion pour la réduction de la dimensionnalité et son application à la robotique.
17 : Apprentissage des caractéristiques : explore le concept d’apprentissage des caractéristiques et son importance dans l’amélioration de l’interprétation des données des systèmes robotiques.
18 : Filtre adaptatif du noyau : discute de cette technique de filtrage pour adapter les modèles aux données dynamiques, améliorant ainsi la prise de décision robotique en temps réel.
19 : Projection aléatoire : offre un aperçu de la manière dont les techniques de projection aléatoire peuvent accélérer la réduction de la dimensionnalité pour les grands ensembles de données en robotique.
20 : Ingénierie des caractéristiques : présente le processus de conception de caractéristiques qui aident les robots à comprendre et à interagir plus efficacement avec leur environnement.
21 : Distribution normale multivariée : se termine par une exploration de cet outil statistique utilisé en robotique pour gérer l’incertitude et la modélisation des données.
Kundenbewertungen
Analyse des composantes principales, Réduction de la dimensionnalité, Analyse discriminante linéaire, Encastrement semi-défini, Fonctions orthogonales empiriques, Réduction de dimensionnalité non linéaire, Visage propre