Interpolation

Dans le domaine de l’apprentissage automatique (ML), l’interpolation est le processus d’estimation de la valeur d’une fonction ou d’un ensemble de données à des points situés entre des points de données connus. L'interpolation est souvent utilisée pour combler les valeurs manquantes dans un ensemble de données ou pour supprimer le bruit ou les irrégularités dans les données.

Il existe plusieurs méthodes différentes qui peuvent être utilisées pour l’interpolation de l’apprentissage automatique, notamment l’interpolation linéaire, l’interpolation polynomiale et l’interpolation spline. Le choix de la méthode d’interpolation dépend des caractéristiques des données et des objectifs de l’analyse.

Le processus simple d'interpolation linéaire consiste à ajuster une ligne droite entre deux points de données connus et à utiliser cette ligne pour calculer la valeur de la fonction aux emplacements intermédiaires. Bien que rapide et simple à utiliser, cette méthode peut ne pas convenir aux données présentant des modèles plus complexes.

L'ajustement d'une fonction polynomiale aux points de données lors de l'interpolation polynomiale peut être plus flexible et approprié pour les données avec des modèles complexes. Lorsque les données affichent une tendance régulière et continue, l'interpolation spline consiste à ajuster une courbe régulière aux points de données.

Dans l’apprentissage automatique, l’interpolation peut être utilisée pour combler les valeurs manquantes dans un ensemble de données, ce qui est très utile lorsqu’il s’agit de données incomplètes ou bruyantes. Il peut également être utilisé pour supprimer les irrégularités dans les données, ce qui contribue à améliorer la précision et la robustesse des modèles d’apprentissage automatique.

Le rôle de l'interpolation dans la vision par ordinateur

Dans l’apprentissage automatique, l’interpolation peut être utilisée pour combler les valeurs manquantes dans un ensemble de données, ce qui est très utile lorsqu’il s’agit de données incomplètes ou bruyantes. Il peut également être utilisé pour supprimer les irrégularités dans les données, ce qui contribue à améliorer la précision et la robustesse des modèles d’apprentissage automatique.

Références

【1】https://encord.com/glossary/interpolation-definition/