Système de classification à deux niveaux de décision combinant approche par modélisation et machines à vecteurs de support
Notice bibliographique
Résumé
The motivation of this work is based on two key observations. First, the classification algorithms can be separated into \ntwo main categories : discriminative and model-based approaches. Second, two types of patterns can generate \nproblems : ambiguous patterns and outliers. While, the first approach tries to minimize the first type of error, but cannot \ndeal effectively with outliers, the model-based approaches make the outlier detection possible, but are not sufficiently \ndiscriminant. Thus, we propose to combine these two different approaches in a two-stage classification system \nembedded in a probabilistic framework. In the first stage we pre-estimate the posterior probabilities with a \nmodel-based approach and we re-estimate only the highest probabilities with appropriate Support Vector Machine (SVM) in the second stage. Another advantage of this combination is to reduce the principal burden of SVM : the \nprocessing time necessary to make a decision. Finally, the first experiments on the benchmark database MNIST have \nshown that our dynamic classification process allows to maintain the accuracy of SVMs, while decreasing complexity \nby a factor 8.7 and making the outlier rejection available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».