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Les méthodes de plans coupants (\emph{Cutting Planes methods}) sont des
algorithmes d'optimisations bien connus. Nous montrerons que ces méthodes peuvent être
directement utilisées pour l'apprentissage automatique, et non simplement comme
un outil d'optimisation. Plus particulièrement, elles permettent
l'apprentissage de classifieurs parcimonieux disposants de propriétés de
compressions avantageuses. De plus, nous montrerons que de nouveaux algorithmes
d'apprentissages actifs peuvent être facilement dérivés à partir de ces
méthodes.
Plus précisément, nous décrirons un processus générique permettant d'adapter une
large gamme d'algorithmes d'apprentissages passifs pour l'apprentissage actif.
La pertinence de notre approche sera appuyée par des simulations numériques dans
le cadre de problèmes d'apprentissages actifs comme passifs.
- Autre
