Préparation efficace des données d'apprentissage. Application à la classification d'images pour la détection du cancer du sein - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Préparation efficace des données d'apprentissage. Application à la classification d'images pour la détection du cancer du sein

Résumé

Mesurer "l'informativité" d'un dataset dans le cadre d'une tâche de classification est une question difficile. Dans cet article, nous essayons de circonscrire cette notion en introduisant de nouvelles mesures et enénonçant quelques principes sur la préparation des données. Nous expérimentons l'intérêt de ces mesures et la validité de ces principes en introduisant plusieurs protocoles destinésà comparer les différentes manières de préparer les données. Nous concluons en mettant en relation l'efficacité de la préparation des données et sa diversité théorique.
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Dates et versions

hal-03328001 , version 1 (27-08-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03328001 , version 1

Citer

Mouna Sabrine Mayouf, Florence Dupin de Saint-Cyr. Préparation efficace des données d'apprentissage. Application à la classification d'images pour la détection du cancer du sein. Conférence sur l'Apprentissage Automatique (CAp 2021), Equipe Data Intelligence du laboratoire Hubert Curien de Saint-Etienne, Jun 2021, Saint-Étienne (virtuel), France. paper 48. ⟨hal-03328001⟩
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