human
Veuillez expliquer ce qu'est la "régularisation du collecteur"
gpt
Dans l'apprentissage automatique, la régularisation du collecteur est une technique d'utilisation de la forme d'un ensemble de données pour contraindre les fonctions qui doivent être apprises sur cet ensemble de données.Dans de nombreux problèmes d'apprentissage automatique, les données à apprendre ne couvrent pas l'ensemble de l'espace d'entrée.Par exemple, un système de reconnaissance faciale peut ne pas avoir besoin de classer une image possible, mais seulement le sous-ensemble d'images contenant des faces.La technique de l'apprentissage du collecteur suppose que le sous-ensemble de données pertinent provient d'un collecteur, d'une structure mathématique aux propriétés utiles.La technique suppose également que la fonction à apprendre est fluide: les données avec différentes étiquettes ne sont pas susceptibles d'être rapprochées, et donc la fonction d'étiquetage ne devrait pas changer rapidement dans les zones où il y a probablement de nombreux points de données.En raison de cette hypothèse, un algorithme de régularisation du collecteur peut utiliser des données non marquées pour informer où la fonction apprise est autorisée à changer rapidement et où elle ne l'est pas, en utilisant une extension de la technique de la régularisation de Tikhonov.Les algorithmes de régularisation du collecteur peuvent étendre les algorithmes d'apprentissage supervisés dans les paramètres d'apprentissage et d'apprentissage transductif semi-supervisés, où des données non marquées sont disponibles.La technique a été utilisée pour des applications, notamment l'imagerie médicale, l'imagerie géographique et la reconnaissance d'objets.