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La boîte à outils ITE : Estimateurs théoriques de l'information

Mesurer l'incertitude, l'indépendance, l'association, le produit intérieur ou la distance des variables aléatoires est un problème central dans de nombreuses tâches de la science des données. Malgré le grand nombre d'applications réussies et de potentiels émergents, il existe très peu de progiciels (software packages) dans le domaine qui permettent  la comparaison de différentes mesures théoriques et techniques d'estimation: les boîtes à outils disponibles mettent l'accent soit sur des variables discrètes, soit sur des applications / méthodes. Pour remédier à ce rétrécissement des moyens  et fournir une plate-forme, nous avons créé la boîte à outils Estimateurs théoriques de l'information (ITE).

1) ITE contient des estimateurs pour de nombreuses entropies, informations mutuelles, divergences, mesures d'association, quantités croisées et noyaux sur les distributions de probabilité: le nombre de techniques fournies est supérieur d'environ deux ordres de grandeur par rapport aux alternatives existantes.

2) Il peut être utilisé pour résoudre des problèmes d'optimisation théorique d'information à un niveau élevé: les applications intégrées incluent un enregistrement d'image robuste, une régression de distribution (apprentissage d'entropie supervisée, prédiction d'aérosol basée sur des images satellitaires multi-spectrales), un analyse indépendant des sous-espaces et ses extensions. Les futures applications envisagées concernent la sélection des caractéristiques et les tests d'hypothèses.

3) Il est accompagné de plusieurs démos et tests de cohérence.

4) L'ITE est utilisé dans le cours «Données structurées: Apprentissage, Prévision, Dépendance, Test» Master 2 Data Science @ Université de Paris-Saclay.

5) Il est gratuit et “open source”: GNU GPLv3(>=).

 

Further ITE applications

Information Theoretical Estimators (ITE) in Python

Information Theoretical Estimators (ITE) in Matlab/Octave

Structured Data : Learning, Prediction, Dependency, Testing