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Apprentissage ensembliste en ligne

L'apprentissage ensembliste en ligne combine plusieurs apprenants de base qui sont entraînés de manière incrémentale sur un flux de données, mettant à jour chaque modèle une observation à la fois. En agrégeant les prédictions de divers apprenants en ligne, l'ensemble atteint une précision et une robustesse qui surpassent celles de tout modèle incrémental unique, tout en s'adaptant continuellement aux distributions de données changeantes.

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Sources

  1. Oza, N. C., & Russell, S. (2001). Online bagging and boosting. In Proceedings of the Eighth International Workshop on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2001), pp. 229–236. link
  2. Online machine learning. Wikipedia. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Online Learning (Online Ensemble Methods). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/ensemble-online-learning

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ScholarGateEnsemble Online Learning (Ensemble Online Learning (Online Ensemble Methods)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/machine-learning/ensemble-online-learning · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026