Download or read book APPRENTISSAGE ADAPTATIF ET APPRENTISSAGE SUPERVISE PAR ALGORITHME GENETIQUE written by Gilles Venturini and published by . This book was released on 1994 with total page 264 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS CETTE THESE, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES D'UNE PART A UN PROBLEME DE CONTROLE EN ROBOTIQUE ET EN AUTOMATIQUE CARACTERISE PAR DES VARIATIONS IMPREVUES DANS LES MODELES DU ROBOT ET DE SON ENVIRONNEMENT, ET D'AUTRE PART A UN PROBLEME D'APPRENTISSAGE DE REGLES A PARTIR D'UNE BASE D'EXEMPLES COMPORTANT DE NOMBREUSES VALEURS INCONNUES. POUR CES DEUX PROBLEMES, NOUS AVONS UTILISE LES ALGORITHMES GENERIQUES, QUI SONT DES PROCEDURES D'OPTIMISATION INSPIREES DE LA SELECTION NATURELLE, EN ESSAYANT DE LES RENDRE PLUS CONTROLABLES DE MANIERE A TRAITER DES CONNAISSANCES DU DOMAINE. LE PREMIER ALGORITHME ELABORE (AGIL) EST UNE EXTENSION DES SYSTEMES DE REGLES GENETIQUES QUI APPREND DES REGLES DE CONTROLE ET ADAPTE CES REGLES AUX VARIATIONS DU SYSTEME A CONTROLER. IL A ETE TESTE SUR DES PROBLEMES SIMULES. LE DEUXIEME ALGORITHME (SIA) S'INSPIRE DES PRINCIPES DE L'ALGORITHME AQ MAIS EN UTILISANT UN ALGORITHME GENETIQUE COMME MECANISME DE RECHERCHE. IL TRAITE LES VALEURS INCONNUES SANS ESSAYER DE LES REMPLACER. IL A ETE TESTE SUR PLUSIEURS BASES DE DONNEES ET A ETE APPLIQUE A L'ANALYSE D'UN DOMAINE JUDICIAIRE. CES DEUX ALGORITHMES UTILISENT DES HEURISTIQUES EXPLICITES ET PEUVENT TRAITER DIFFERENTS TYPES DE CONNAISSANCES DU DOMAINE

Download or read book Genetic and Evolutionary Computation Conference written by and published by . This book was released on 2005 with total page 1166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Networked Digital Technologies Part II written by Filip Zavoral and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2010-06-30 with total page 748 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: On behalf of the NDT 2010 conference, the Program Committee and Charles University in Prague, Czech Republic, we welcome you to the proceedings of the Second International Conference on ‘Networked Digital Technologies’ (NDT 2010). The NDT 2010 conference explored new advances in digital and Web technology applications. It brought together researchers from various areas of computer and information sciences who addressed both theoretical and applied aspects of Web technology and Internet applications. We hope that the discussions and exchange of ideas that took place will contribute to advancements in the technology in the near future. The conference received 216 papers, out of which 85 were accepted, resulting in an acceptance rate of 39%. These accepted papers are authored by researchers from 34 countries covering many significant areas of Web applications. Each paper was evaluated by a minimum of two reviewers. Finally, we believe that the proceedings document the best research in the studied areas. We express our thanks to the Charles University in Prague, Springer, the authors and the organizers of the conference.

Download or read book Repr sentation et fouille de donn es volumineuses written by Elie Prudhomme and published by . This book was released on 2009 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le stockage n'étant plus soumis à des contraintes de coût importantes, les systèmes d'information collectent une quantité croissante de données, souvent via des processus d'acquisition automatique. En parallèle, les objets d'intérêt sont devenus plus complexes. C'est le cas, par exemple, des images, du texte ou encore des puces à ADN. Pour leur analyse, les méthodes d'apprentissage doivent alors prendre en compte l'augmentation massive et conjointe du nombre d'exemples et d'attributs qui en résultent. Or, les outils classiques de l'apprentissage automatique ne sont pas toujours adaptés à ce changement de volumétrie tant au niveau de leur complexité algorithmique que pour appréhender la structure des données. Dans ce contexte de données volumineuses en apprentissage supervisé, nous nous sommes intéressés à l'extraction de deux catégories de connaissances, conjointement à la prédiction, la première relative à l'organisation des exemples entre eux et la seconde relative aux interactions qui existent entre les attributs. Pour nous intéresser aux relations entre les exemples, nous définissons le concept de représentation en apprentissage supervisé comme une modélisation et une visualisation des données à la fois du point de vue de la proximité entre les exemples et du lien entre la position des exemples et leur étiquette. Parmi les différents algorithmes recensés qui conduisent à l'obtention d'une telle représentation, nous retenons les cartes auto-organisatrices qui présentent la plus faible complexité algorithmique, ce qui les rend adaptées aux données volumineuses. L'algorithme des cartes auto-organisatrices étant nonsupervis é, nous proposons une adaptation à l'apprentissage supervisé par le biais des cartes étiquetées (Prudhomme et Lallich, 2005b). Nous montrons également qu'il est possible de valider statistiquement la qualité de la représentation obtenue par une telle carte (Prudhomme et Lallich, 2005a). Les statistiques que nous proposons sont corrélées avec le taux d'erreur en généralisation, ce qui permet de juger a priori de la qualité de la prédiction qui résulte de la carte. Néanmoins, la prédiction des cartes auto-organisatrices n'est pas toujours satisfaisante face à des données en grandes dimensions. Dans ce cas, nous avons recours aux méthodes ensemblistes. Ces méthodes agrègent la prédiction de plusieurs classifieurs simples. En créant une certaine diversité entre les prédictions de ces classifieurs, les méthodes ensemblistes améliorent la prédiction qui aurait été obtenue par un seul classifieur. Pour créer cette diversité, nous apprenons chaque classifieur simple (dans notre cas, des cartes auto-organisatrices) sur un sous-espace de l'espace d'apprentissage. La diversité est ainsi l'occasion de diminuer la dimensionnalité du problème. Afin de choisir au mieux les sous-espaces, nous nous sommes inspirés des connaissances théoriques disponibles sur la répartition de l'erreur en généralisation d'un ensemble. Nous avons alors proposé deux heuristiques. La première heuristique est non-supervisée. Elle repose sur l'interprétation des corrélations entre attributs pour déterminer les sous-espaces à apprendre (Prudhomme et Lallich, 2007). La seconde heuristique, au contraire, est supervisée. Elle optimise par un algorithme génétique une mesure de l'erreur d'un ensemble en fonction de l'erreur des classifieurs qui le composent (Prudhomme et Lallich, 2008b). Ces deux heuristiques conduisent à des ensembles de cartes (ou des comités de cartes) dont l'erreur en généralisation est plus faible que celle d'une carte seule apprise sur la totalité des attributs. Néanmoins, ils conduisent également à une multitude de représentations. Pour proposer une seule représentation à l'issue de l'apprentissage, nous introduisons la notion de stacking géographique. (...).

Download or read book Apprentissage artificiel written by Antoine Cornuéjols and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2011-07-07 with total page 837 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". 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 PAR ALGORITHMES GENETIQUES written by PIERRE.. BONELLI and published by . This book was released on 1993 with total page 197 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS LE CADRE DE CETTE THESE, NOUS AVONS CONSACRE NOTRE RECHERCHE A L'EXPLOITATION DE L'APPRENTISSAGE A BASE D'ALGORITHMES GENETIQUES (ABAG). AU DEPART, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES AU SYSTEME DE CLASSIFICATEURS (SC) BOOLE DE WILSON, ET NOUS SOMMES APERCUS QUE CE SYSTEME DESTINE A L'ORIGINE A L'APPRENTISSAGE DE FONCTIONS BOOLEENNES, POUVAIT ETRE MODIFIE ET ETENDU DANS LA PERSPECTIVE DE LA RESOLUTION DE PROBLEMES PLUS COMPLEXES. NOUS NOUS SOMMES TOUT D'ABORD INTERESSES A L'AMELIORATION DE LA VITESSE DE CONVERGENCE DU SYSTEME DANS LE CADRE DE L'APPRENTISSAGE DE FONCTIONS BOOLEENNES: NOUS AVONS MONTRE QUE CETTE VITESSE DE CONVERGENCE POUVAIT ETRE RADICALEMENT AUGMENTEE. CETTE MODIFICATION DE L'ALGORITHME DE RENFORCEMENT A TRANSFORME LE SYSTEME EN UN SYSTEME CAPABLE D'APPRENDRE DES FONCTIONS DE CLASSIFICATION GENERALES EN MODE SUPERVISE. PRENANT QUELQUES DISTANCES PAR RAPPORT AU CADRE HOLLANDIEN DES ALGORITHMES GENETIQUES NOUS AVONS ADOPTE UNE REPRESENTATION NATURELLE DES INSTANCES ET DES REGLES, ET NOUS AVONS DEVELOPPE DES OPERATEURS GENETIQUES SPECIALEMENT ADAPTES A CETTE NOUVELLE REPRESENTATION D'ORDRE O+. LES EXPERIENCES EFFECTUEES ONT DEMONTRE QU'UN SC ETAIT CAPABLE DE RIVALISER AVEC LES MEILLEURS SYSTEMES D'APPRENTISSAGE DANS LE CONTEXTE DE L'APPRENTISSAGE A PARTIR D'EXEMPLES PRE-CLASSIFIES (DIAGNOSTIC MEDICAL). EN DERNIER LIEU, NOUS AVONS EXPLORE LA CAPACITE DE NOTRE SC A APPRENDRE DES FONCTIONS DE R#NR#P. NOUS SOMMES PARVENUS A RESOUDRE CE PROBLEME EN TRANSFORMANT LES CLASSIFICATEURS EN REGLES FLOUS AU SENS DE LA LOGIQUE FLOUE DE ZADEH. CETTE APPROCHE SE DISTINGUE PAR SA SIMPLICITE AINSI QUE PAR SES BONS RESULTATS, PROUVANT AINSI LA PUISSANCE DES AG A RESOUDRE CE PROBLEME PLUS COMPLEXE

Download or read book Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference written by and published by . This book was released on 2000 with total page 1118 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book GECCO 99 written by Wolfgang Banzhaf and published by . This book was released on 1999 with total page 968 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book MISE EN UVRE D UN ALGORITHME D APPRENTISSAGE DE NATURE HYBRIDE DANS LE CAS DE RESEAUX NEURONAUX A TOPOLOGIE ADAPTATIVE written by CARLOS.. GOMES LAMEIRAS and published by . This book was released on 1999 with total page 170 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'ANNEE 1982 EST COMMUNEMENT ADMISE COMME CELLE QUI A MARQUEE UN TOURNANT DANS LE DOMAINE DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS OU RESEAUX NEURONAUX. CEUX-CI ONT VU LEURS CHAMPS D'APPLICATIONS SE MULTIPLIER DANS DE NOMBREUSES DISCIPLINES : INFORMATIQUE, TRAITEMENT DU SIGNAL, STATISTIQUE, AUTOMATIQUE CE SUCCES PLURIDISCIPLINAIRE PROVIENT NOTAMMENT DES CAPACITES D'APPRENTISSAGE DE CES RESEAUX, AINSI QUE LEUR PROPRIETE D'APPROXIMATEUR UNIVERSEL ET DE LEUR APPARENTE FACILITE DE MISE EN UVRE. CETTE DERNIERE PASSE NOTAMMENT PAR LE CHOIX D'UNE TOPOLOGIE DU RESEAU, QUI SOIT ADAPTEE AU PROBLEME TRAITE, ET PAR L'APPRENTISSAGE DU RESEAU. CEPENDANT LE CHOIX D'UNE ARCHITECTURE RESTE DELICAT, CAR IL CONDITIONNE LES CAPACITES D'APPRENTISSAGE DU RESEAU. LE TRAVAIL PRESENTE DANS CE MEMOIRE PROPOSE LA MISE EN UVRE D'UN ALGORITHME D'APPRENTISSAGE DE NATURE HYBRIDE PERMETTANT L'OBTENTION D'UN RESEAU NEURONAL POSSEDANT UNE ARCHITECTURE ET UN JEU DE POIDS OPTIMISE EN FONCTION DU PROBLEME TRAITE. CET ALGORITHME EFFECTUE A LA FOIS UNE ADAPTATION DE L'ARCHITECTURE ET DES POIDS D'UN RESEAU NEURONAL. LA NATURE HYBRIDE DE L'ALGORITHME PROVIENT DE L'APPLICATION DES ALGORITHMES GENETIQUES POUR L'ADAPTATION DE LA TOPOLOGIE DU RESEAU, ET DE L'UTILISATION D'UNE APPROCHE STOCHASTIQUE POUR L'ADAPTATION DES POIDS. DES ESSAIS EN SIMULATION SUR DIVERS PROCESSUS ONT PERMIS DE VALIDER CETTE APPROCHE, NOTAMMENT LA REPRODUCTION DU COMPORTEMENT D'UN ORGANISME PLACE DANS UN ENVIRONNEMENT PARSEME D'ELEMENTS DE NOURRITURE, LA REPRODUCTION DE LA DYNAMIQUE D'UN AUTOMATE A ETATS FINIS, ET LA RECHERCHE D'UN PREDICTEUR POUR LE PROBLEME DU PENDULE INVERSE.

Download or read book GECCO 2000 written by L. Darrell Whitley and published by Morgan Kaufmann. This book was released on 2000 with total page 1108 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Learning in Embedded Systems written by Leslie Pack Kaelbling and published by MIT Press. This book was released on 1993 with total page 206 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Learning to perform complex action strategies is an important problem in the fields of artificial intelligence, robotics and machine learning. Presenting interesting, new experimental results, Learning in Embedded Systems explores algorithms that learn efficiently from trial and error experience with an external world. The text is a detailed exploration of the problem of learning action strategies in the context of designing embedded systems that adapt their behaviour to a complex, changing environment. Such systems include mobile robots, factory process controllers and long-term software databases.

Download or read book Reinforcement Learning second edition written by Richard S. Sutton and published by MIT Press. This book was released on 2018-11-13 with total page 549 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives while interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the field's key ideas and algorithms. This second edition has been significantly expanded and updated, presenting new topics and updating coverage of other topics. Like the first edition, this second edition focuses on core online learning algorithms, with the more mathematical material set off in shaded boxes. Part I covers as much of reinforcement learning as possible without going beyond the tabular case for which exact solutions can be found. Many algorithms presented in this part are new to the second edition, including UCB, Expected Sarsa, and Double Learning. Part II extends these ideas to function approximation, with new sections on such topics as artificial neural networks and the Fourier basis, and offers expanded treatment of off-policy learning and policy-gradient methods. Part III has new chapters on reinforcement learning's relationships to psychology and neuroscience, as well as an updated case-studies chapter including AlphaGo and AlphaGo Zero, Atari game playing, and IBM Watson's wagering strategy. The final chapter discusses the future societal impacts of reinforcement learning.

Download or read book Predicting Structured Data written by Neural Information Processing Systems Foundation and published by MIT Press. This book was released on 2007 with total page 361 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: State-of-the-art algorithms and theory in a novel domain of machine learning, prediction when the output has structure.

Download or read book An Introduction to Computational Learning Theory written by Michael J. Kearns and published by MIT Press. This book was released on 1994-08-15 with total page 230 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Computational learning theory is a new and rapidly expanding area of research that examines formal models of induction with the goals of discovering the common methods underlying efficient learning algorithms and identifying the computational impediments to learning. Each topic in the book has been chosen to elucidate a general principle, which is explored in a precise formal setting. Intuition has been emphasized in the presentation to make the material accessible to the nontheoretician while still providing precise arguments for the specialist. This balance is the result of new proofs of established theorems, and new presentations of the standard proofs. The topics covered include the motivation, definitions, and fundamental results, both positive and negative, for the widely studied L. G. Valiant model of Probably Approximately Correct Learning; Occam's Razor, which formalizes a relationship between learning and data compression; the Vapnik-Chervonenkis dimension; the equivalence of weak and strong learning; efficient learning in the presence of noise by the method of statistical queries; relationships between learning and cryptography, and the resulting computational limitations on efficient learning; reducibility between learning problems; and algorithms for learning finite automata from active experimentation.

Download or read book The Nature of Statistical Learning Theory written by Vladimir Vapnik and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2013-06-29 with total page 324 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. This second edition contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists.

Download or read book Buyology written by Martin Lindstrom and published by Currency. This book was released on 2010-02-02 with total page 274 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: NEW YORK TIMES BESTSELLER • “A fascinating look at how consumers perceive logos, ads, commercials, brands, and products.”—Time How much do we know about why we buy? What truly influences our decisions in today’s message-cluttered world? In Buyology, Martin Lindstrom presents the astonishing findings from his groundbreaking three-year, seven-million-dollar neuromarketing study—a cutting-edge experiment that peered inside the brains of 2,000 volunteers from all around the world as they encountered various ads, logos, commercials, brands, and products. His startling results shatter much of what we have long believed about what captures our interest—and drives us to buy. Among the questions he explores: • Does sex actually sell? • Does subliminal advertising still surround us? • Can “cool” brands trigger our mating instincts? • Can our other senses—smell, touch, and sound—be aroused when we see a product? Buyology is a fascinating and shocking journey into the mind of today's consumer that will captivate anyone who's been seduced—or turned off—by marketers' relentless attempts to win our loyalty, our money, and our minds.

Download or read book Managing Epidemics written by and published by . This book was released on 2018 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: