Apprentissage parcimonieux

L'apprentissage parcimonieux est une méthode visant à extraire des représentations parcimonieuses à partir de données de grande dimension en optimisant les paramètres du modèle pour rendre la plupart des poids proches de zéro, ce qui permet d'effectuer une sélection de caractéristiques et une réduction de dimensionnalité. Son objectif principal est d'améliorer l'interprétabilité et l'efficacité computationnelle du modèle tout en maintenant ou en améliorant ses performances prédictives. L'apprentissage parcimonieux présente une valeur d'application importante dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, le traitement du signal et la statistique, notamment lorsqu'il s'agit de traiter des jeux de données de grande échelle et de haute dimension, car il peut réduire efficacement le risque de surapprentissage et améliorer la généralisation du modèle.