APPRENTISSAGE À PARTIR D'EXEMPLES
Notes de cours *

François Denis   Rémi Gilleron







Résumé : Ce cours présente différentes techniques d'apprentissage à partir d'exemples. Plus précisément, il considère le problème de la classification supervisée : construire une procédure permettant de classer à partir d'une base d'exemples classés. Les algorithmes présentés sont utilisés pour l'extraction de connaissances à partir de données [GT00] et permettent d'extraire des informations de fichiers structurés pour l'aide au diagnostic et l'aide à la décision. Nous présentons les algorithmes d'apprentissage symboliques basés sur les arbres de décision et des algorithmes d'apprentissage adaptatifs pour les réseaux de neurones de type perceptron multicouches.



Ce document a été traduit de LATEX par HEVEA et HACHA.