Download or read book Algorithmes d apprentissage profonds supervis s et non supervis s written by Eric Thibodeau-Laufer and published by . This book was released on 2013 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La liste des domaines touchés par l'apprentissage machine s'allonge rapidement. Au fur et à mesure que la quantité de données disponibles augmente, le développement d'algorithmes d'apprentissage de plus en plus puissants est crucial. Ce mémoire est constitué de trois parties: d'abord un survol des concepts de bases de l'apprentissage automatique et les détails nécessaires pour l'entraînement de réseaux de neurones, modèles qui se livrent bien à des architectures profondes. Ensuite, le premier article présente une application de l'apprentissage machine aux jeux vidéos, puis une méthode de mesure performance pour ceux-ci en tant que politique de décision. Finalement, le deuxième article présente des résultats théoriques concernant l'entraînement d'architectures profondes nonsupervisées. Les jeux vidéos sont un domaine particulièrement fertile pour l'apprentissage automatique: il estf facile d'accumuler d'importantes quantités de données, et les applications ne manquent pas. La formation d'équipes selon un critère donné est une tˆache commune pour les jeux en lignes. Le premier article compare différents algorithmes d'apprentissage à des réseaux de neurones profonds appliqués à la prédiction de la balance d'un match. Ensuite nous présentons une méthode par simulation pour évaluer les modèles ainsi obtenus utilisés dans le cadre d'une politique de décision en ligne. Dans un deuxième temps nous présentons une nouvelleméthode pour entraîner des modèles génératifs. Des résultats théoriques nous indiquent qu'il est possible d'entraîner par rétropropagation des modèles non-supervisés pouvant générer des échantillons qui suivent la distribution des données. Ceci est un résultat pertinent dans le cadre de la récente littérature scientifique investiguant les propriétés des autoencodeurs comme modèles génératifs. Ces résultats sont supportés avec des expériences qualitatives préliminaires ainsi que quelques résultats quantitatifs.

Download or read book L apprentissage automatique en action written by Alan T. Norman and published by Tektime. This book was released on 2020-12-08 with total page 72 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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

Download or read book Algorithmes d apprentissage pour la recommandation written by Valentin Bisson and published by . This book was released on 2012 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ici nous pencher sur des méthodes et techniques adaptées au filtrage et à la recommandation à l'utilisateur d'articles adaptés à ses goûts, dans le contexte particulier et sans précédent notable du jeu vidéo multi-joueurs en ligne. Notre objectif est de prédire l'appréciation des niveaux par les joueurs. Au moyen d'algorithmes d'apprentissage machine modernes tels que les réseaux de neurones profonds avec pré-entrainement non-supervisé, que nous décrivons après une introduction aux concepts nécessaires à leur bonne compréhension, nous proposons deux architectures aux caractéristiques différentes bien que basées sur ce même concept d'apprentissage profond. La première est un réseau de neurones multi-couches pour lequel nous tentons d'expliquer les performances variables que nous rapportons sur les expériences menées pour diverses variations de profondeur, d'heuristique d'entraînement, et des méthodes de pré-entraînement non-supervisé simple, débruitant et contractant. Pour la seconde architecture, nous nous inspirons des modèles à énergie et proposons de même une explication des résultats obtenus, variables eux aussi. Enfin, nous décrivons une première tentative fructueuse d'amélioration de cette seconde architecture au moyen d'un fine-tuning supervisé succédant le pré-entrainement, puis une seconde tentative où ce fine-tuning est fait au moyen d'un critère d'entraînement semi-supervisé multi-tâches. Nos expériences montrent des performances prometteuses, notament avec l'architecture inspirée des modèles à énergie, justifiant du moins l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profonds pour résoudre le problème de la recommandation.

Download or read book L apprentissage profond written by Yoshua Bengio and published by Massot éditions. This book was released on 2018-10-25 with total page 770 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le livre de chevet de Elon Musk. Écrit par trois experts dans le domaine, Deep Learning est le seul livre complet sur le sujet. Il fournit une perspective générale et des préliminaires mathématiques indispensables aux ingénieurs en logiciel et aux étudiants qui entrent sur le terrain, et sert de référence aux autorités. Elon Musk, cofondateur et PDG de Tesla et SpaceXstudents L'apprentissage profond (ou deep learning) est un apprentissage automatique qui permet à l'ordinateur d'apprendre par l'expérience et de comprendre le monde en termes de hiérarchie de concepts. Parce que l'ordinateur recueille des connaissances à partir de l'expérience, il n'est pas nécessaire qu'un opérateur humain spécifie formellement toutes les connaissances dont l'ordinateur a besoin. Cet ouvrage présente un large éventail de sujets d'apprentissage profond. Le texte offre un contexte mathématique et conceptuel, théorie des probabilités et théorie de l'information, calcul numérique et apprentissage automatique. Il examine des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo. Deep Learning, sorti fin 2016 aux éditions MIT Press se révèle fondamental pour éclairer de nombreux lecteurs au paradigme informatique et mathématique de l'apprentissage profond (ou deep learning), qui constitue aujourd'hui l'une des composantes fondamentales des intelligences artificielles (IA) dites statistiques et néo-connexionnistes. Son caractère pédagogique en fait un ouvrage de référence dans le monde pour les étudiants, professeurs, ingénieurs, chercheurs de tout domaine et fait l'objet de nombreuses demandes en France, pays épris de tradition mathématique, et dans de nombreux pays et nations francophones accueillant des laboratoires de pointe en intelligence artificielle (tel le Québec). La traduction opérée dans un premier temps par l'intelligence artificielle a été ensuite validée grâce au concours de chercheurs-traducteurs reconnus dans le domaine de l'apprentissage.

Download or read book Introduction au Deep Learning written by Eugène Charniak and published by . This book was released on 2021-01-13 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Deep Learning avec TensorFlow written by Aurélien Géron and published by Dunod. This book was released on 2017-11-22 with total page 360 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFloW. Le Deep Learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les Autoencoders qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher). Ce livre présente TensorFlow, le framework de Deep Learning créé par Google. Il est accompagné de Jupyter notebooks (disponibles sur github) qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes. Il complète un premier livre intitulé Machine Learning avec Scikit-Learn.

Download or read book Sciences des donn es written by Stéphane Mallat and published by Fayard. This book was released on 2018-09-26 with total page 55 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La performance des algorithmes d’analyse de données a fait un bond ces dernières années, non seulement grâce à l’augmentation des capacités de calcul et aux masses de données, mais aussi grâce à l’évolution rapide des algorithmes d’apprentissage, et par conséquent de l’intelligence artificielle. L’analyse automatique des données numériques est devenue un enjeu industriel, sociétal et scientifique majeur. Les sciences des données développent des algorithmes capables d’apprendre, comme les réseaux de neurones, avec des données de grande dimension. Il est pour cela nécessaire de comprendre les principes de l’apprentissage, en faisant appel à de nombreuses branches des mathématiques dont les statistiques, l’analyse harmonique et la géométrie. Stéphane Mallat a été professeur de mathématiques appliquées à l’université de New York, à l’École polytechnique et à l’École normale supérieure. Dans les années 2000, il a cofondé et dirigé une start-up de traitement d’images. Il est professeur au Collège de France depuis mai 2017, titulaire de la chaire « Sciences des données ».

Download or read book R seaux de neurones et auto r f rence written by Thomas Voegtlin and published by . This book was released on 2002 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The purpose of this thesis is to present a class of unsupervised learning algorithms for recurrent networks. In the first part (chapters 1 to 4), I propose a new approach to this question, based on a simple principle: self-reference. A self-referent algorithm is not based on the minimization of an objective criterion, such as an error function, but on a subjective function, that depends on what the network has previously learned. An example of a supervised recurrent network where learning is self-referent is the Simple Recurrent Network (SRN) by Elman (1990). In the SRN, self-reference is applied to the supervised error back-propagation algorithm. In this aspect, the SRN differs from other generalizations of back-propagation to recurrent networks, that use an objective criterion, such as Back-Propagation Through Time, or Real-Time Recurrent Learning. In this thesis, I show that self-reference can be combined with several well-known unsupervised learning methods: the Self-Organizing Map (SOM), Principal Components Analysis (PCA), and Independent Components Analysis (ICA). These techniques are classically used to represent static data. Self-reference allows one to generalize these techniques to time series, and to define unsupervised learning algorithms for recurrent networks.

Download or read book Mise en oeuvre d un algorithme d apprentissage automatique non supervis pour la mod lisation de textes written by José Diaz Galay and published by . This book was released on 2020 with total page 56 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Une m thode de classification non supervis e pour l apprentissage de r gles et la recherche d information written by Guillaume Cleuziou and published by . This book was released on 2006 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le regroupement d'objets, dans un cadre non-supervisé, est une tâche importante et difficile en apprentissage. Ce processus intervient dans des contextes variés tels que la découverte de connaissances, la simplification dans la représentation ou la description d'un ensemble de données. Nous proposons, dans cette étude, l'algorithme de clustering PoBOC permettant de structurer un ensemble d'objets en classes non-disjointes. Nous utilisons cette méthode de clustering comme outil de traitement dans deux applications très différentes. En apprentissage supervisé, l'organisation préalable des instances apporte une connaissance utile pour la tâche d'induction de règles propositionnelles et logiques. En Recherche d'Information, les ambiguïtés et subtilités de la langue naturelle induisent naturellement des recouvrements entre thématiques. Dans ces trois domaines de recherche, l'intérêt d'organiser les objets en classes non-disjointes est confirmé par les études expérimentales adaptées.

Download or read book ETUDE DE PROPRIETES D APPRENTISSAGE SUPERVISE ET NON SUPERVISE PAR DES METHODES DE PHYSIQUE STATISTIQUE written by ARNAUD.. BUHOT and published by . This book was released on 1999 with total page 144 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'OBJET DE CETTE THESE EST L'ETUDE DE DIVERSES PROPRIETES D'APPRENTISSAGE A PARTIR D'EXEMPLES PAR DES METHODES DE PHYSIQUE STATISTIQUE, NOTAMMENT, PAR LA METHODE DES REPLIQUES. DES TACHES SUPERVISEES, CORRESPONDANT A LA CLASSIFICATION BINAIRE DE DONNEES, AINSI QUE DES TACHES NON SUPERVISEES, COMME L'ESTIMATION PARAMETRIQUE D'UNE DENSITE DE PROBABILITE, SONT CONSIDEREES. DANS LA PREMIERE PARTIE, UNE APPROCHE VARIATIONNELLE PERMET DE DETERMINER LA PERFORMANCE DE L'APPRENTISSAGE OPTIMAL D'UNE DIRECTION D'ANISOTROPIE, ET DE DEDUIRE UNE FONCTION DE COUT PERMETTANT D'OBTENIR CES PERFORMANCES OPTIMALES. DANS LE CAS DE L'APPRENTISSAGE SUPERVISE D'UNE TACHE LINEAIREMENT SEPARABLE, DES SIMULATIONS NUMERIQUES CONFIRMANT NOS RESULTATS THEORIQUES ONT PERMIS DE DETERMINER LES EFFETS DE TAILLE FINIE. DANS LE CAS D'UNE DENSITE DE PROBABILITE CONSTITUEE DE DEUX GAUSSIENNES, LA PERFORMANCE DE L'APPRENTISSAGE OPTIMAL PRESENTE DE NOMBREUSES TRANSITIONS DE PHASES EN FONCTION DU NOMBRE DE DONNEES. CES RESULTATS SOULEVENT UNE CONTROVERSE ENTRE LA THEORIE VARIATIONNELLE ET L'APPROCHE BAYESIENNE DE L'APPRENTISSAGE OPTIMAL. DANS LA DEUXIEME PARTIE, NOUS ETUDIONS DEUX APPROCHES DIFFERENTES DE L'APPRENTISSAGE DE TACHES DE CLASSIFICATION COMPLEXES. LA PREMIERE APPROCHE CONSIDEREE EST CELLE DES MACHINES A EXEMPLES SUPPORTS. NOUS AVONS ETUDIE UNE FAMILLE DE CES MACHINES POUR LAQUELLE LES SEPARATEURS LINEAIRE ET QUADRATIQUE SONT DEUX CAS PARTICULIERS. LA CAPACITE, LES VALEURS TYPIQUES DE LA MARGE ET DU NOMBRE D'EXEMPLES SUPPORTS, SONT DETERMINEES. LA DEUXIEME APPROCHE CONSIDEREE EST CELLE D'UNE MACHINE DE PARITE APPRENANT AVEC UN ALGORITHME INCREMENTAL. CET ALGORITHME CONSTRUIT PROGRESSIVEMENT UN RESEAU DE NEURONES A UNE COUCHE CACHEE. LA CAPACITE THEORIQUE OBTENUE POUR L'ALGORITHME CONSIDERE EST PROCHE DE CELLE DE LA MACHINE DE PARITE.

Download or read book Apprentissage machine written by Amini Massih-Reza and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2015-02-19 with total page 293 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Apprentissage machine et intelligence artificielle L'apprentissage machine est l'un des domaines phares de l'intelligence artificielle. Il concerne l'étude et le développement de modèles quantitatifs permettant à un ordinateur d'accomplir des tâches sans qu'il soit explicitement programmé à les faire. Apprendre dans ce contexte revient à reconnaître des formes complexes et à prendre des décisions intelligentes. Compte tenu de toutes les entrées existantes, la complexité pour y arriver réside dans le fait que l'ensemble des décisions possibles est généralement très difficile à énumérer. Les algorithmes en apprentissage machine ont par conséquent été conçus dans le but d'acquérir de la connaissance sur le problème à traiter en se basant sur un ensemble de données limitées issues de ce problème. Un ouvrage de référence Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de la théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Nous avons eu ici le souci de fournir un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans cette sphère. Mais cette étude ne se limite pas à présenter ces fondements, vous trouverez ainsi quelques programmes des algorithmes classiques proposés dans ce manuscrit, écrits en langage C (langage à la fois simple et populaire), et à destination des lecteurs qui cherchent à connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boîtes noires. À qui s'adresse ce livre ? Aux élèves ingénieurs, étudiants de master et doctorants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, aide à la décision. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes de classification, de partitionnement et d'ordonnancement à large échelle.

Download or read book Etude de propri t s d apprentissage supervis et non supervis par des m thodes de physique statistique written by Arnaud Buhot and published by . This book was released on 2002 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objet de cette these est l'etude de diverses proprietes d'apprentissage a partir d'exemples par des methodes de physique statistique, notamment, par la methode des repliques. Des taches supervisees, correspondant a la classification binaire de donnees, ainsi que des taches non supervisees, comme l'estimation parametrique d'une densite de probabilite, sont considerees. Dans la premiere partie, une approche variationnelle permet de determiner la performance de l'apprentissage optimal d'une direction d'anisotropie, et de deduire une fonction de cout permettant d'obtenir ces performances optimales. Dans le cas de l'apprentissage supervise d'une tache lineairement separable, des simulations numeriques confirmant nos resultats theoriques ont permis de determiner les effets de taille finie. Dans le cas d'une densite de probabilite constituee de deux gaussiennes, la performance de l'apprentissage optimal presente de nombreuses transitions de phases en fonction du nombre de donnees. Ces resultats soulevent une controverse entre la theorie variationnelle et l'approche bayesienne de l'apprentissage optimal. Dans la deuxieme partie, nous etudions deux approches differentes de l'apprentissage de taches de classification complexes. La premiere approche consideree est celle des machines a exemples supports. Nous avons etudie une famille de ces machines pour laquelle les separateurs lineaire et quadratique sont deux cas particuliers. La capacite, les valeurs typiques de la marge et du nombre d'exemples supports, sont determinees. La deuxieme approche consideree est celle d'une machine de parite apprenant avec un algorithme incremental. Cet algorithme construit progressivement un reseau de neurones a une couche cachee. La capacite theorique obtenue pour l'algorithme considere est proche de celle de la machine de parite.

Download or read book Apprentissage artificiel written by Vincent Barra and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2021 with total page 1004 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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

Download or read book Apprentissage artificiel 4e dition written by Vincent Barra and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2021-04-01 with total page 1004 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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 évolut

Download or read book Apprentissage artificiel written by Antoine Cornuéjols and published by . This book was released on 2018 with total page 914 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 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 troisième édition de ce livre a été 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. [Cit. 4e de couv.]

Download or read book Apprentissage non supervis et extraction de connaissances partir de donn es written by Pierre-Emmanuel Jouve and published by . This book was released on 2003 with total page 258 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les travaux constituant cette dissertation concernent la classification non supervisée. Cette problématique, commune à de multiples domaines (et ainsi connue sous diverses acceptions : apprentissage/classification non supervisé(e) en reconnaissance de formes, taxonomie en sciences de la vie, typologie en sciences humaines...), est ici envisagée selon la perspective Ingénierie des Connaissances et plus spécifiquement dans le cadre de son intégration au sein du processus dExtraction de Connaissances à partir de Données (ECD).D'une part, nos travaux participent à l'amélioration du processus de classification non supervisée, et ce, selon divers axes propres ou non à l'ECD (coût calculatoire et utilisabilité des méthodes, formes et distribution des données traitées, forme des connaissances extraites, sélection de variables pour l'apprentissage non supervisé...) mais aussi à l'évaluation de la qualité d'un processus de classification non supervisée (estimation de la validité des résultats issus du processus). D'autre part ces travaux visent à illustrer le lien très étroit unissant apprentissage non supervisé et apprentissage supervisé et à monter l'intérêt d'une intéraction antre ces deux types de processus. Concrètement, ces divers problèmes sont abordé et présentés au travers d'une nouvelle méthode de classification non supervisée, de deux nouveaux indices et d'une méthodologie dédiés à l'évaluation/comparaison de la validité de classification non superviséé, de méthodes de sélection de variables pour l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage supervisé, de plusieurs méthodes pour l'agrégation de classification non supervisée.