Une des objectifs poursuivis par la recherche en apprentissage automatique est la construction de bons classificateurs à partir d'un ensemble d'exemples étiquetés. Certains problèmes nécessitent de réunir un grand ensemble d'exemples étiquetés, ce qui peut s'avérer long et coûteux. Afin de réduire ces efforts, il est possible d'utiliser les algorithmes d'apprentissage actif. Ces algorithmes tirent profit de la possibilité de faire quelques demandes d'étiquetage parmi un grand ensemble d'exemples non-étiquetés pour construire un classificateur précis. Il est cependant important de préciser que les algorithmes d'apprentissage actif actuels possèdent eux-mêmes quelques points faibles connus qui peuvent les mener à performer inadéquatement dans certaines situations. Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme d'apprentissage actif. Notre algorithme atténue certains points faibles des précédents algorithmes d'apprentissage actif, et il se révèle trés compétitif aux algorithmes d'apprentissage actif bien-connus. De plus, notre algorithme est facile à implémenter. / One of the goals of machine learning researches is to build accurate classifiers form an amount of labeled examples. In some problems, it is necessary to gather a large set of labeled examples which can be costly and time-consuming. To reduce these expenses, one can use active learning algorithms. These algorithms benefit from the possibility of performing a small number of label-queries from a large set of unlabeled examples to build an accurate classifier. It should be mentioned that actual active learning algorithms, themselves, have some known weak points which may lead them to perform unsuccessfully in certain situations.
In this thesis, we propose a novel active learning algorithm. Our proposed algorithm not only fades the weak points of the previous active learning algorithms, but also performs competitively among the widely known active learning algorithms while it is easy to implement.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QQLA.2007/24857 |
| Date | 10 1900 |
| Creators | Shanian, Sara |
| Contributors | Laviolette, François, Marchand, Mario |
| Publisher | Université Laval |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | text/html, application/pdf |
| Rights | © Sara Shanian, 2007 |
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