Fondements de l 'Apprentissage Automatique Classification - LIFL


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PDF Introduction à l’apprentissage automatique

et en particulier l’apprentissage de nombreuses tâches Deux méthodes sont alors possibles pour apprendre : • L’apprentissage par cœur consiste à mémoriser explicitement tous les exemples possibles afin de pouvoir les restituer ; • L’apprentissage par généralisation a pour objectif d’extraire des règles implicites à partir

PDF Fondements du Machine Learning

Le terme machine learning dont les traductions varient entre apprentissage machine apprentissage automatique et apprentissage arti ciel fait partie d’un ensemble de mots-cl es qui ont r ecemment gagn e en popularit e Parmi ceux-ci on trouve egalement l’analyse de donn ees (data analysis) la

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concepts en apprentissage automatique Pour ce faire nous avons tâché d’identifier des représentations utiles pour les concepts de l'apprentissage automatique des cas d’usage afin d’illustrer l'apprentissage automatique et apprendre à connaître les concepts difficiles de l'ap-prentissage automatique ainsi que les erreurs courantes

PDF Introduction à lapprentissage automatique

F Sur Enseignement de l’apprentissage automatique à destination d’ingénieur·e·s généralistes Academic Journal of Civil Engineering vol 41 no 2 p 100-105 2023 Polycopié Ce document expose les aspects fondamentaux de l’apprentissage automatique

  • Quels sont les algorithmes de l’apprentissage automatique ?

    Comme le suggère la définition proposée par Wikipedia, les algorithmes de l’apprentis- sage automatique sont basés sur des données. On parle aussi d’échantillons (samples), d’ob- servations, ou d’exemples.

  • Quels sont les différents types d’apprentissage ?

    Deux méthodes sont alors possibles pour apprendre : L’apprentissage par généralisation a pour objectif d’extraire des règles implicites à partir d’une quantité d’exemples afin de les réappliquer à de nouvelles situations jamais rencontrées. L’apprentissage par cœur est relativement aisé pour une machine à condition de disposer des exemples.

  • Quels sont les limites de l’apprentissage automatique ?

    Nous explorons à présent deux limites de l’apprentissage automatique de nature diffé- rente. La première est la «malédiction de la dimension», liée à des propriétés contre-intuitives que peuvent présenter les espaces vectoriels de grande dimension. La seconde concerne le dilemme biais-fluctuation, intrinsèque à toute procédure d’apprentissage.

  • Quels sont les objectifs de l’apprentissage automatique ?

    Introduction à l’apprentissage automatique Objectifs pédagogiques Le but de ce cours est de permettre la compréhension des enjeux scientifiques et techniques de l’intelligence artificielle, ainsi que la mise en œuvre pratique d’algorithmes d’apprentissage.

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