Recherche: L'apprentissage
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L'apprentissage | |
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Comment aborder la question de l'apprentissage d'une machine ? Apprentissage L'apprentissage est un champ de l'intelligence artificielle où l'on se propose de concevoir des machines dont les performances s'améliorent avec l'expérience. En d'autres termes, une telle machine simule le comportement évolutif d'un être humain. Aujourd'hui, cette discipline est très diversifiée allant de la fouille de données aux systèmes multi-agents en passant par la programmation logique inductive et la théorie de l'information. On tentera dans ce cours de donner un aperçu de l'ensemble en évoquant aussi les problèmes classiques de test de performance et d'évaluation de complexité. Mots-clés : Emergence, Programmation logique inductive, Algorithmes génétiques Formalisation du problème 1. Le cadre standard : PAC apprenabilité de Valiant - Un exemple introductif (rectangles dans R2) - Le PAC modèle - Ce qui est PAC apprenable - Ce qui n'est pas PAC apprenable 2. La dimension de Vapnik-chervonenkis - Equivalence Rasoir d'Occam - PAC apprentissage - Bornes sur le nombre d'exemples dans le cas fini - Bornes dans le cas infini : la VC-dimension Applications : quelques systèmes positionnés par rapport au modèle théorique 1. Les réseaux bayésiens - Contexte d'apprentissage - Définition et exemples - VC-dimension 2. Les réseaux de neurones 3. La programmation logique inductive 4. Les "support vector machines" de Vapnik 5. Les systèmes multi-agents adaptatifs et l'émergence 6. Les algorithmes génétiques Imprédictibilité 1. Définition et exemples dans le PAC modèle 2. Une autre définition possible - La théorie de l'information de Kolmogorov - La mesure de Solomonov-Levin Prérequis : Des connaissances basiques en théorie des probabilités et en logique. Bibliographie : - ISTAS J. Probabilités et statistiques, Ellipses. - CORI R., LASCAR D. Logique mathématique. Cours et exercices. (Tome I et Tome II), Masson, 1993. |
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