Comparaison de méthodes de Machine Learning
pour l’analyse de données spectroscopiques
Les méthodes de Machine Learning (ML) sont de plus en plus populaires dans de nombreux domaines d’analyse de données, et l’analyse de données spectroscopiques n’échappe pas à la tendance !
Ceci dit, lorsque l’on s’intéresse au Machine Learning et à ses applications potentielles en chimiométrie, il peut se révéler ardu de trouver des méthodes adaptées aux problématiques que l’on souhaite traiter, en raison du grand nombre d’options possibles…
Afin de donner quelques pistes pour démarrer, Ondalys a comparé quelques méthodes parmi les plus utilisées en chimiométrie, en modélisant le taux de matière grasse d’échantillons de viande à l’aide d’un jeu de données spectroscopiques proche infrarouge. Les performances obtenues ainsi que les avantages et inconvénients des méthodes présentées sont discutés.
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