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machine learning hyperparameter estimation
estimation d'un hyperparamÈtre d'apprentissage automatique

an evaluation processor determines model data from the gaussian process covariance function with optimised hyperparameter values and measured data
un processeur d'évaluation détermine des données de modèle à partir de la fonction de covariance de processus gaussien avec des valeurs d'hyperparamètre optimisées et des données mesurées

the random sample may be restricted by using the hyperparameter vector producing the best result in the present and any previous iterations.
l'échantillon aléatoire peut être limité par l'utilisation du vecteur d'hyperparamètre produisant le meilleur résultat dans la présente itération et n'importe quelles itérations précédentes.

a method of determining hyperparameters (hp) of a classifier in a machine learning system iteratively produces an estimate of a target hyperparameter vector
un procédé de détermination d'hyperparamètres (hp) d'un classificateur dans un système d'apprentissage automatique, qui produit de façon itérative une estimation d'un vecteur d'hyperparamètre cible

the method comprises the steps of selecting from the random sample the hyperparameter vector producing the best result in the present and any previous iterations, and updating the estimate of the target hyperparameter vector by using said selected hyperparameter vector
le procédé comprend les étapes consistant à sélectionner à partir de l'échantillon aléatoire le vecteur d'hyperparamètre produisant le meilleur résultat dans la présente itération et n'importe quelles itérations précédentes, et à mettre à jour l'estimation du vecteur d'hyperparamètre cible en utilisant ledit vecteur d'hyperparamètre sélectionné

the system includes at least one data measurement sensor for generating measured data, a training processor to determine optimized hyperparameter values in relation to a gaussian process covariance function including a sparse covariance function that is smooth and diminishes to zero outside of a characteristic hyperparameter length
le système comprend au moins un détecteur de mesure de données pour générer des données mesurées, un processeur d'apprentissage pour déterminer des valeurs d'hyperparamètre optimisées par rapport à une fonction de covariance de processus gaussien comprenant une fonction de covariance éparse qui est lisse et diminue jusqu'à zéro à l'extérieur d'une longueur d'hyperparamètre caractéristique

a method for modelling a dataset includes a training phase, wherein the dataset is applied to a non-stationary gaussian process kernel in order to optimize the values of a set of hyperparameters associated with the gaussian process kernel, and an evaluation phase in which the dataset and gaussian process kernel with optimized hyperparameters are used to generate model data
un procédé de modélisation d'un ensemble de données comprend une phase d'apprentissage dans laquelle l'ensemble de données est appliqué à un noyau de processus gaussien non stationnaire afin d'optimiser les valeurs d'un ensemble d'hyperparamètres associés au noyau de processus gaussien, et une phase d'évaluation dans laquelle l'ensemble de données et le noyau de processus gaussien présentant des hyperparamètres optimisés sont utilisés pour générer des données de modèle