From 4311199d52eec10b1adf5925fb97c515b92a9eb7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Aalmoes <jan.aalmoes@inria.fr>
Date: Wed, 23 Oct 2024 10:49:36 +0200
Subject: =?UTF-8?q?Modification=20Antoine=20chap4=20chap5=20(description?=
 =?UTF-8?q?=20figure)=20chap=206=20(=C3=A9toffer=20intro)?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 classification_finie/introduction.tex | 12 +++++++++---
 1 file changed, 9 insertions(+), 3 deletions(-)

(limited to 'classification_finie/introduction.tex')

diff --git a/classification_finie/introduction.tex b/classification_finie/introduction.tex
index ac815fa..a2574cc 100644
--- a/classification_finie/introduction.tex
+++ b/classification_finie/introduction.tex
@@ -1,8 +1,14 @@
 Dans ce premier chapitre de contribution, nous allons construire un nouvel algorithme d'apprentissage ensembliste.
 Plus précisément nous allons nous intéresser à la manière de combiner plusieurs classifieurs : ce que nous avons appelé la seconde partie de la vie d'un algorithme d'apprentissage ensembliste à la Section~\ref{sec:background-aens}.
-Nous allons construire une solution similaire à celle de l'espace de connaissances du comportement\footnote{\textit{Behavior knowledge space}}~\cite{1626170} sauf que au lieu d'optimiser l'exactitude nous allons optimiser l'exactitude équilibrée.
+Nous allons construire une solution similaire à celle de l'espace de connaissances du comportement\footnote{\textit{Behavior knowledge space}}~\cite{1626170} sauf qu'au lieu d'optimiser l'exactitude nous allons optimiser l'exactitude équilibrée.
 
-Pour cela nous allons considérer que nous cherchons une fonction d'un ensemble fini $E$ vers un autre $F$.
+Ce nouvel algorithme nous permettra aux prochains chapitres d'étudier l'attaque par inférence d'attribut sensible.
+Dans cette attaque nous utilisons la sortie d'un modèle de classification pour inférer un attribut sensible.
+En effet, l'ensemble des classes de sorties possibles est fini tout comme l'ensemble des attributs sensibles possibles.
+
+Pour construire cet algorithme nous allons considérer que nous cherchons une fonction d'un ensemble fini $E$ vers un autre $F$.
 $E$ correspond à l'ensemble des uplets possibles des sorties des classifieurs faibles et $F$ aux classes.
-Nous commençons notre étude en considérant que nous avons une base de donnée ayant deux colonnes.
+Nous commençons notre étude en considérant que nous avons une base de données ayant deux colonnes.
 L'une contient des éléments de $E$ et l'autre contient des étiquettes de $F$.
+Une solution évidente est d'essayer toutes les fonctions possibles de $E$ dans $F$ mais cela n'est pas possible pour de grands ensembles.
+Ainsi nous allons chercher un solution qui soit économe en nombre d'opérations.
-- 
cgit v1.2.3

