Qu’est-ce qu’une méthode de noyau ?

Les méthodes de noyau sont une classe d’algorithmes d’analyse de patrons utilisés en apprentissage automatique. Le plus connu d’entre eux est la machine à vecteurs de support (SVM)[3).

Le « truc » des noyaux

Le « truc » des noyaux permet d’opérer dans un espace de caractéristiques de haute dimension sans calculer explicitement les coordonnées des données dans cet espace. À la place, ils calculent simplement les produits internes entre les images de toutes les paires de données dans l’espace de caractéristiques. Cela est souvent moins coûteux en termes de calcul que le calcul explicite des coordonnées[3).

Types de noyaux

Il existe divers types de noyaux, notamment :
– Noyau linéaire
– Noyau polynomial
– Noyau RBF (Radial Basis Function)
– Noyau de similarité cosinus
– Et beaucoup d’autres[1][3].

Avantages des noyaux

Les noyaux permettent de résoudre des problèmes non linéaires en utilisant des classifieurs linéaires. Ils sont particulièrement utiles pour les données qui ne sont pas linéairement séparables dans leur espace d’origine mais le deviennent dans un espace de caractéristiques transformé[3).

Exemples d’applications

Les noyaux sont utilisés dans divers algorithmes tels que les SVM, les processus gaussiens, l’analyse en composantes principales (PCA), l’analyse de corrélation canonique, la régression ridge, le clustering spectral, et bien d’autres[3).

Pour en savoir plus sur les méthodes de noyau et comment les utiliser, vous pouvez consulter des ressources dédiées comme ce tutoriel.