Classification efficace des vêtements de mode basée sur les approches : apprentissage automatique ML et apprentissage profond DL
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Date
2020
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Publisher
FACULTE MATHEMATIQUES ET INFORMATIQUE - DEPARTEMENT INFORMATIQUE - OPTION : Informatique Décisionnelle Et Optimisation
Abstract
Deep learning DL est un sous-domaine récent de l’apprentissage automatique, que
l’approche traditionnelle de machine learning. Parmi les méthodes les plus utilisées dans
le DL, les CNN sont pour un intérêt particulier. Dans ce travail, nous avons développé un
classificateur automatique qui permet de classer un grand nombre d’articles
vestimentaires selon l’approche ML et l’approche DL. Initialement, nous avons procédé à
la tâche de classification en utilisant de nombreux algorithmes de ML, notamment : LR,
LDA, KNN, CART, NB et SVM . Nous avons ensuite proposé un modèle CNN composé
de : de nombreuses couches convolutionnelles et maxpooling ainsi que d’une couche
entièrement connectée. Enfin, nous avons établi une brève comparaison entre les
différents algorithmes.
Description
Keywords
ML,SVM,NB ,CART,KNN,LDA,LR,LD,CNN