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Apprentissage automatique
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Résumé
L'apprentissage automatique est devenu l'une des préoccupations majeures de l'informatique et de l'intelligence artificielle. Apprentissage automatique offre un panorama très représentatif des problématiques et des résultats des chercheurs dans ce domaine.
Sommaire
- L'extraction de connaissance à partir de données : un nouveau sujet pour la recherche scientifique
- Apprentissage par renforcement en horizon fini I : comparaison du Q-Learning et du R-Learning
- Apprentissage par renforcement en horizon fini II : analyse par la méthode de l'ODE
- Sélection et validation statistique de variables et de prototypes
- Théorie de l'apprentissage de Vapnik et SVM, Support Vector Machines
- IDF : induction d'arbres de décision par l'approximation des fréquences
- Caractérisation des règles de production dans un processus d'induction
Caractéristiques
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Date de parution26/10/1999
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Editeur
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ISBN2-7462-0066-X
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EAN9782746200661
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PrésentationBroché
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Nb. de pages174 pages
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Poids0.285 Kg
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Dimensions15,5 cm × 23,5 cm × 1,0 cm
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À propos des auteurs
Cet ensemble d'articles a été recueilli par Marc Sebban, maître de conférences en informatique à l'UFR de droit et de sciences économiques de l'université des Antilles et de la Guyane en Guadeloupe, rédacteur associé de la revue READ, et Gilles Venturini, professeur d'informatique à l'université de Tours au sein de l'Ecole d'ingénieurs en informatique pour l'industrie, rédacteur en chef de READ.
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