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Les travaux pr ́esent ́es se situent dans le cadre d’extraction de connaissance `a partir de donn ́ees. Un contexte d’ ́etude int ́eressant et d’actualit ́e a ́et ́e choisi : les sites web adaptatifs. Pour mettre en oeuvre, de mani`ere la plus automatique possible, de tels sites adapt ́es aux utilisateurs, nous d ́ecidons d’apprendre des mod`eles d’utilisateurs ou, plus pr ́ecis ́ement, de leurs types de navigations sur un site web donn ́e. Ces mod`eles sont appris par inf ́erence grammaticale. Les donn ́ees disponibles li ́ees au contexte du Web sont particuli`erement difficiles `a r ́ecup ́erer proprement. Nous choisissons de nous focaliser sur les fichiers de logs serveur en supprimant le bruit inh ́erent `a ces derniers. L’inf ́erence grammaticale peut g ́en ́eraliser ses donn ́ees d’entr ́ee pour obtenir de bons mod`eles de langages. Nous travaillons sur les mesures de similarit ́e entre langages pour l’ ́evaluation de la qualit ́e des mod`eles appris. L’introduction d’une mesure euclidienne entre mod`eles de langages repr ́esent ́es sous forme d’automates permet de pallier les probl`emes des m ́etriques existantes. Des r ́esultats th ́eoriques montrent que cette mesure a les propri ́et ́es d’une vraie distance. Enfin, nous pr ́esentons divers r ́esultats d’exp ́erimentation sur des donn ́ees du web que nous pr ́e-traitons avant d’apprendre grˆace `a elles des mod`eles utilisateurs issus de l’inf ́erence grammaticale stochastique. Les r ́esultats obtenus sont sensiblement meilleurs que ceux pr ́esents dans l’ ́etat de l’art, notamment sur les tˆaches de pr ́ediction de nouvelle page dans une navigation utilisateur.
CE MEMOIRE PRESENTE UNE CONTRIBUTION A L'AMELIORATION DES METHODES USUELLES D'ANALYSE DE SECURITE EMPLOYEES DANS LE CADRE DE LA CERTIFICATION DES SYSTEMES DE TRANSPORT AUTOMATISES (STA). LA MISSION DES EXPERTS CERTIFIEURS CONSISTE A APPRECIER LE CARACTERE SECURITAIRE D'UN NOUVEAU STA EN EVALUANT LA COMPLETUDE DES SCENARIOS D'ACCIDENTS ENVISAGES DANS L'ETUDE DE SECURITE DU CONSTRUCTEUR. LA METHODOLOGIE D'AIDE A LA CERTIFICATION DEVELOPPEE REPOSE SUR L'UTILISATION CONJOINTE ET COMPLEMENTAIRE DE L'ACQUISITION DES CONNAISSANCES ET DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE. LA METHODE D'ACQUISITION DE CONNAISSANCES CHOISIE A MONTRE SON INTERET POUR EXTRAIRE ET FORMALISER LES CONNAISSANCES HISTORIQUES ET LA DEMARCHE GENERALE D'ANALYSE DE SECURITE. POUR EXPLOITER LES HISTORIQUES ET ENRICHIR LA BASE DE CONNAISSANCES DE CERTIFICATION, NOTRE ETUDE S'EST ORIENTEE VERS L'UTILISATION DES TECHNIQUES D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE. LA DIFFICULTE DE DEFINIR ET CHOISIR UN SYSTEME D'APPRENTISSAGE ADAPTE AUX EXIGENCES D'UNE APPLICATION INDUSTRIELLE NOUS A CONDUIT A PROPOSER UNE CARACTERISATION DU PROCESSUS D'APPRENTISSAGE. ACASYA EST L'ENVIRONNEMENT LOGICIEL QUE NOUS AVONS DEVELOPPE POUR SUPPORTER LA METHODOLOGIE D'AIDE A LA CERTIFICATION. IL EST COMPOSE DE DEUX MODULES PRINCIPAUX: CLASCA ET EVALSCA, RESPECTIVEMENT DEDIES A LA CLASSIFICATION ET A L'EVALUATION DES SCENARIOS D'ACCIDENTS. CLASCA, QUE NOUS AVONS ENTIEREMENT CONCU EST UN SYSTEME D'APPRENTISSAGE SYMBOLIQUE-NUMERIQUE, INDUCTIF, INCREMENTAL, NON MONOTONE ET INTERACTIF. EVALSCA, DEVELOPPE AUTOUR DU SYSTEME D'APPRENTISSAGE CHARADE A POUR OBJECTIF DE SUGGERER AUX CERTIFIEURS D'EVENTUELLES PANNES NON CONSIDEREES PAR LE CONSTRUCTEUR ET SUSCEPTIBLES DE METTRE EN DEFAUT LA SECURITE D'UN NOUVEAU STA. A CE JOUR, ACASYA A PROUVE L'INTERET DE LA METHODOLOGIE POUR FORMALISER, EXPLOITER ET PERENNISER LE SAVOIR FAIRE DE L'EXPERT CERTIFIEUR
This book discusses one of the major applications of artificial intelligence: the use of machine learning to extract useful information from multimodal data. It discusses the optimization methods that help minimize the error in developing patterns and classifications, which further helps improve prediction and decision-making. The book also presents formulations of real-world machine learning problems, and discusses AI solution methodologies as standalone or hybrid approaches. Lastly, it proposes novel metaheuristic methods to solve complex machine learning problems. Featuring valuable insights, the book helps readers explore new avenues leading toward multidisciplinary research discussions.
The biennial International Conference on Case-Based Reasoning (ICCBR) - ries, which began in Sesimbra, Portugal, in 1995, was intended to provide an international forum for the best fundamental and applied research in case-based reasoning (CBR). It was hoped that such a forum would encourage the g- wth and rigor of the eld and overcome the previous tendency toward isolated national CBR communities. The foresight of the original ICCBR organizers has been rewarded by the growth of a vigorous and cosmopolitan CBR community. CBR is now widely recognized as a powerful and important computational technique for a wide range of practical applications. By promoting an exchange of ideas among CBR researchers from across the globe, the ICCBR series has facilitated the broader acceptance and use of CBR. ICCBR-99 has continued this tradition by attracting high-quality research and applications papers from around the world. Researchers from 21 countries submitted 80 papers to ICCBR-99. From these submissions, 17 papers were selected for long oral presentation, 7 were accepted for short oral presentation, and 19 papers were accepted as posters. This volume sets forth these 43 papers, which contain both mature work and innovative new ideas.
Cherchez-vous un livre d’apprentissage élémentaire pour vous familiariser à l'apprentissage automatique ? Mon livre vous expliquera les concepts de base de façon simple et compréhensible. Une fois que vous l’aurez lu, vous aurez une connaissance robuste des principes de base qui vous permettront de passer plus facilement à un livre de niveau plus avancé si vous souhaitez en connaître davantage. Translator: N'Doua Diby Gaston PUBLISHER: TEKTIME
Cet ouvrage réconcilie la philosophie, la biologie, la sociologie et les sciences cognitives grâce à un dénominateur commun, la conscience. Il en présente un aspect particulier, le concept d’auto-motivation de champ d’activité en tant que moteur biologique d’un état de conscience, et dont l’informatique systémique permet de révéler l’existence. Si la conscience est mal définie, un cadre réduit permet d’en donner une définition plus précise, observable malgré toute la complexité psychologique, sociale et technique de l’individu. Ces observations sont de deux natures : une nature d’activité principale et une nature cognitivo-linguistique, modulées par des facteurs de contrôle intrinsèques et extrinsèques. L’argument exposé consiste à présenter un état de conscience relatif à la notion de besoin informationnel instinctif, donc physiologique, et dont les traces porteuses sur les supports physiques (revues, abonnements, etc.) ou numériques (sms, web, etc.), sont analysables par l’extraction de connaissances.
Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme « d'apprentissage artificiel ». La quatrième édition de ce livre a été augmentée et complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données. À qui s'adresse ce livre ? Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle
La problématique de cette thèse est l'extraction de connaissances à partir de données textuelles (KDT) en se basant sur la théorie des ensembles approximatifs (RST) et l'apprentissage symbolique et numérique. Les contributions sont : (1) l'extension des espaces de versions (espaces de versions approximatifs (RVS)), (2) l'application des RVS au KDT, (3) la découverte et visualisation de graphes à partir de textes. Tout d'abord, nous définissons les espaces de versions approximatifs (RVS), en construisant des opérateurs d'approximation, ce qui aboutit à un cadre général pour l'apprentissage symbolique automatique. L'introduction de la notion de consistance approximative conduit à l'utilisation de concepts presque consistants avec les données. En pratique, cela a pour effet d'étendre l'interprétation des concepts lors de l'apprentissage, et de traiter les données inconsistantes à l'aide de regroupement des exemples...