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Apprentissage automatique

Méthodologie et applications Collectif (Auteur) Paru le 3 juin 2010 Guide(broché)

Les programmes d'intelligence artificielle sontaujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales,d'analyser automatiquement des photos satellites,d... Voir la suite

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LE MOT DE L'ÉDITEUR Apprentissage automatique

Les programmes d'intelligence artificielle sontaujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales,d'analyser automatiquement des photos satellites,d'assister des experts pour prendre des décisions dans desenvironnements complexes et évolutifs (analyse de marchésfinanciers, diagnostics médicaux...), de fouillerd'immenses bases de données hétérogènes, telles lesinnombrables pages du Web...

Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modulesd'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportementà des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des loisà partir de bases de données d'exemples.

Ce livre présente les concepts qui sous-tendentl'apprentissage artificiel, les algorithmes qui endécoulent et certaines de leurs applications. Son objectifest de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentantd'établir un cadre théorique unique pour l'ensemble destechniques regroupées sous ce terme « d'apprentissageartificiel ».

Ce livre s'adresse aux décideurs et aux ingénieurs quisouhaitent comprendre l'apprentissage automatique et enacquérir des connaissances solides, ainsi qu'aux étudiantsde niveau maîtrise, DEA ou école d'ingénieurs quisouhaitent un ouvrage de référence en intelligenceartificielle et en reconnaissance des formes.

Au sommaire
  • I. Les fondements de l'apprentissage

  • Première approche théorique de l'induction
  • Environnement méthodologique

    II. Apprentissage parexploration

  • Induction et relation d'ordre
  • Programmation logique inductive
  • Inférence grammaticale
  • Apprentissage par évolution

    III. Apprentissage paroptimisation

  • Surfaces séparatrices linéaires
  • Réseaux connexionistes
  • Réseaux bayésiens
  • Modèles de Markov cachés

    IV. Apprentissage parapproximation et interpolation

  • Classification non supervisée
  • Apprentissage par renforcement
  • Annexes et bibliographie.

Cet ouvrage est publié avec le concours de l'ÉcoleNationale Supérieure des Sciences Appliquées et deTechnologie (Lannion).

Caractéristiques détailléesApprentissage automatique

  • Editeur Eyrolles
  • Date de parution 03.06.2010
  • Collection Algorithmes
  • EAN 978-2212675221
  • ISBN 2212675224
  • Illustration Pas d'illustrations

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