Prétraitement d'une base de données (Machine Learning) [Fermé]

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Bonjour,

Je suis en cours de développement d’un système de vision par ordinateur en utilisant matlab.

Chaque entrée (observation) de ma base donnée est une matrice de 6 colonnes et le nombre des lignes est variable.
Les 6 colonnes correspondent aux caractéristiques "features"

Malheureusement, je sais bien que ma base de données ne peut pas être exploitée directement au machine learning.

Je suis habituée à traiter des images, pas des données numériques sous formes des matrices.
Même si les images sont des matrices.
Je crois que ce n’est pas possible d’utiliser les mêmes méthodes du traitement d’images.

Est-ce que vous pouvez me proposer une idée de prétraitement de ces données ?
Je vous remercie par avance.

1 réponse

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Salut!

Malheureusement, je sais bien que ma base de données ne peut pas être exploitée directement au machine learning.

Pourquoi ?
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Merci

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CCM 65492 internautes nous ont dit merci ce mois-ci

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Tu as raison, les vecteurs sont des matrices "unidimensionnelles".
Donc, c'est possible d'intégrer les matrices directement?!

Pour l'apprentissage, j'utilise les réseaux de neurones convolutifs CNN.
Par contre, je ne sais pas encore quel est l'algorithme le plus adapté pour la génération des nouvelles données !! Est-ce que tu as une idée à propos ça?
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D'accord. C'est assez difficile de répondre comme ça car je n'ai aucune connaissance métier sur les structures cristallines. Les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés surtout pour la vision par ordinateur car ils "simulent" le fonctionnement du cortex visuel des êtres-vivants. Et en entrée il prend des images la plupart du temps, donc des matrices oui. Pour ce qui est de la génération, je ne sais absolument pas. Il doit générer des structures selon les propriétés physiques qu'il en a déduit à partir de sa base de connaissance ?
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Bonjour,

Oui c'est ça, je cherche un algorithme qui génère des structures selon ce qu'il a appris et qu'il a déduit comme des propriétés géométriques / énergétiques.

J'ai bien entendu parler des algorithmes GAN "Generative Adversarial Network" et AE "Autoencoder" qui sont des algorithmes générateurs mais je ne sais pas s'ils seront utiles dans le cas de mon projet.
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Bonjour,

Je ne sais pas du tout pour être franc. Je suis pas hyper calé dans le domaine de l'apprentissage auto et du deep learning. Tu m'as d'ailleurs permis de me renseigner sur les GAN, merci! Mais je pense qu'il faudrait dans un premier temps qu'il te remontent les règles déduites de sa base de connaissance.
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Oui , tu as raison et pour cela j'ai commencé par une phase d'apprentissage et après peut être les GANs seront efficaces pour générer des nouvelles données!
Je te remercie pour cette discussion qui était utile!