Prêtable
| Titre : | Apprentissage Automatique |
| Auteurs : | Marc Sebban ; Gilles Venturini |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | Paris [France] : Hermes Science, 1999 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-7462-0066-1 |
| Format : | 174 p. / couv. en coul. / 24 cm. |
| Langues: | Français |
| Langues originales: | Français |
| Index. décimale : | 006.31 (Apprentissage automatique (algorithmes génétiques, apprentissage par ordinateur, EAO)) |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | Apprentissage Automatique |
| Résumé : |
Apprentissage automatique regroupe des articles de recherche portant sur des problèmes représentatifs de ce domaine et sur leurs solutions les plus récentes. Plusieurs points de vue sont ainsi proposés au lecteur qui trouvera aussi bien des approches générales que des études éclairant plus précisément certains points cruciaux dans les systèmes d'apprentissage ou des aspects théoriques. La variété des thèmes illustre parfaitement l'importance de l'apprentissage automatique pour l'informatique et l'intelligence artificielle. Les articles présentés ici ont d'abord été publiés dans READ (Revue Electronique sur l'Apprentissage par les Données).
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| Note de contenu : |
Sommaire :
Chapitre 1: L'extraction de connaissance à partir des données : un nouveau sujet pour la recherche scientifique Chapitre 2: Apprentissage par renforcement en horizon fini i: comparaison du Q-learning et du R-learning Chapitre 3: Apprentissage par renforcement en horizon fini 2: analyse par la méthode de l'ODE Chapitre 4: Sélection et validation statistique de variables et de prototypes Chapitre 5: Théorie de l'apprentissage de Vapnik et SVM, support vector machines Chapitre 6: IDF/ induction d'arbres de décision par l'approximation des fréquences Chapitre 7: Caractérisation des règles de production dans un processus d'induction |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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| F8/1368 | Livre | Bibliothèque de la Faculté de Technologie | Salle des livres | Disponible |
