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 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 Apprentissage supervis par g n ration de r gles written by Amel Borgi and published by . This book was released on 1999 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Face à une quantité de données chaque jour plus importante, la détection de structures et de liens particuliers, l'organisation et la recherche de connaissances exploitables dans cette masse d'information deviennent un enjeu stratégique pour la prise de décision et la prédiction. Ce problème complexe, désigné par fouille de données, possède de multiples aspects. Nous nous sommes intéressés à l'un d'entre eux : l'apprentissage supervisé. Nous proposons une méthode d'apprentissage à partir d'exemples qui se situe à la jonction des méthodes statistiques et de celles basées sur des techniques d'intelligence artificielle. Notre modélisation se base sur la génération automatique de règles de classification et sur une utilisation originale du raisonnement approximatif. La fonction de classement, directement donnée sous la forme d'une base de règles de production, assure la transparence et l'interprétabilité du classifieur. La méthode d'apprentissage proposée est multi-attributs, elle permet de prendre en compte l'éventuel pouvoir prédictif d'une conjonction d'attributs pris simultanément. Le partitionnement de l'espace des entrées permet d'avoir une représentation multivalente des attributs et d'intégrer la notion d'imprécision des données. L'incertitude des règles, également prise en compte, est gérée aussi bien dans la phase d'apprentissage que dans celle de la reconnaissance. Afin d'introduire plus de souplesse et pour pallier les problèmes des frontières dus à la discrétisation, nous proposons la mise en œuvre d'un raisonnement approximatif. L'originalité de notre approche réside dans l'utilisation du raisonnement approximatif proposé, non plus uniquement comme un mode d'inférence et de gestion de connaissances imprécises, mais pour affiner l'apprentissage et valider la base de règles. La méthode proposée a été implémentée dans un système baptisé sucrage et confrontée à une application réelle dans le domaine du traitement d'images. Les résultats obtenus sont très satisfaisants. Ils permettent de valider notre approche et nous autorisent à envisager d'autres domaines d'application.
Download or read book tude de L apprentissage Machine Dans L analyse de Texte Pour Lacr ation D un Syst me D aide la D cision written by Fahmi Ncibi and published by . This book was released on 2017 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: "La disponibilité d'outils intelligents d'exploration de données est vitale pour aider à explorer et à comprendre les textes historiques (anciens). Dans cette thèse, nous présentons le contexte de recherche et l'étude de faisabilité d'une plateforme offrant un outil illustratif d'aide à la décision basé sur les graphiques. Ces derniers permettent aux experts de détecter facilement les liens entre les multiples aspects présentés dans le texte. En tant que tel, la plateforme est un outil auto-évolutif, interconnectant les données par leurs aspects et dépendances. Un modèle d'exploration de texte à été proposé, se modèle combine à la fois des méthodes de l'apprentissage non-supervisé et l'apprentissage supervisé. Il est basé principalement sur l'approche TF-IDF, l'algorithme K-Moyennes (non-supervisé) et le réseau de neurones (supervisé). L'approche TF-IDF permet de tranformer l'ensemble de documents en une représentation vectorielle. L'algorithme K-Moyenne est ulitié pour faire le regroupemenrt de données (la création de groupe à partir de l'ensemble de documents suivant une certaine simulitude). Le réseau de neurone utilise la liste des documents regroupés par le K-Moyenne comme une liste d'apprentissage, après l'opération d'apprentissage il est capable de prédire la classe adéquate pour un nouveau document. L'utilisateur peut étendre la base de données en ajoutant de nouvels aspects par exemple. La plateforme est une application Web extensible. Nous proposons de combiner plusieurs outils, principalement Java et PhP. Cette plateforme combine le réseau de neurones dans l'exploration de données et l'algorithmes TF-IDF pour analyser et filtrer le contenu du texte. La conception de notre approche est discutée et détaillée. Des remarques importantes ont été tirées à la fin de cette thèse, ces remarques ouvrent la porte à l'application de l'apprentissage profond pour accomplir les tâches nécessaires du processus de développement de la plateforme. Mots-clés: Exploration de données, Analyse de texte, Aide graphique à la décision, Aspects et dépendances multiples, Intelligence artificielle, Apprentissageprofond."--Résumé.
Download or read book L Apprentissage Automatique En Action written by Alan T. Norman and published by Litres. This book was released on 2020-12-17 with total page 77 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.
Download or read book Apprentissage machine Cl de l intelligence artificielle Une introduction pour non sp cialistes written by Rémi Gilleron and published by Editions Ellipses. This book was released on 2019-02-12 with total page 194 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La collection Références sciences propose des ouvrages de référence dans toutes les disciplines scientifiques, inspirés de l'expérience des enseignants. Cet ouvrage d'introduction à l'apprentissage machine s'adresse aux étudiants, de licence scientifique ou non scientifique, qui souhaitent comprendre : Les algorithmes et systèmes principaux d’apprentissage machine utilisés en science des données ; Pourquoi il existe différents systèmes d’apprentissage ; Les avantages et inconvénients de chacun des systèmes. La compréhension de ces notions permettra au lecteur de mettre en application les méthodes de fouilles de données de façon à résoudre des tâches dans son domaine de compétence.
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 APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ET RECHERCHE DE L INFORMATION written by MASSIH-REZA.. AMINI and published by . This book was released on 2001 with total page 211 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LA THESE PORTE SUR L'UTILISATION DE METHODES ISSUES DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR DES TACHES DE RECHERCHE D'INFORMATION DANS LES TEXTES. NOTRE MOTIVATION A ETE D'EXPLORER LE POTENTIEL DES TECHNIQUES D'APPRENTISSAGE POUR REPONDRE AUX DEMANDES D'ACCES A L'INFORMATION TEXTUELLE LIEES AU DEVELOPPEMENT DE GRANDES BASES DE DONNEES TEXTE ET AU WEB. DANS CE CONTEXTE IL EST DEVENU IMPORTANT D'ETRE CAPABLE DE TRAITER DE GRANDES QUANTITES DE DONNEES, D'APPORTER DES SOLUTIONS DIVERSIFIEES AUX NOUVELLES DEMANDES DES UTILISATEURS, ET D'AUTOMATISER LES OUTILS QUI PERMETTENT D'EXPLOITER L'INFORMATION TEXTUELLE. NOUS AVONS POUR CELA EXPLORE DEUX DIRECTIONS. LA PREMIERE EST LE DEVELOPPEMENT DE MODELES PERMETTANT DE PRENDRE EN COMPTE L'INFORMATION SEQUENTIELLE PRESENTE DANS LES TEXTES AFIN D'EXPLOITER UNE INFORMATION PLUS RICHE QUE LA REPRESENTATION SAC DE MOTS TRADITIONNELLEMENT UTILISEE PAR LES SYSTEMES DE RECHERCHE D'INFORMATION. POUR CELA NOUS PROPOSONS DES MODELES STATISTIQUES BASES SUR DES MODELES DE MARKOV CACHES ET DES RESEAUX DE NEURONES. NOUS MONTRONS COMMENT CES SYSTEMES PERMETTENT D'ETENDRE LES CAPACITES DES MODELES PROBABILISTES CLASSIQUES DE LA RECHERCHE D'INFORMATION ET COMMENT ILS PEUVENT ETRE UTILISES EN PARTICULIER POUR DES TACHES D'EXTRACTION D'INFORMATION DE SURFACE. LA DEUXIEME DIRECTION EXPLOREE CONCERNE L'APPRENTISSAGE SEMI-SUPERVISE. IL S'AGIT D'UTILISER POUR DES TACHES D'ACCES A L'INFORMATION UNE PETITE QUANTITE DE DONNEES ETIQUETEES CONJOINTEMENT A UNE MASSE IMPORTANTE DE DONNEES NON ETIQUETEES. CELA CORRESPOND A UNE SITUATION DE PLUS EN PLUS FREQUENTE EN RECHERCHE D'INFORMATION. NOUS PROPOSONS ET ANALYSONS DES ALGORITHMES ORIGINAUX BASES SUR UN FORMALISME DISCRIMINANT. NOUS AVONS UTILISE CES TECHNIQUES POUR LE RESUME DE TEXTE VU SOUS L'ANGLE DE L'EXTRACTION DE PHRASES PERTINENTES D'UN DOCUMENT. CES TRAVAUX SE SONT CONCRETISES PAR LE DEVELOPPEMENT DU SYSTEME D'AIDE AU RESUME AUTOMATIQUE (S.A.R.A.).
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 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 Le traitement automatique des Langues written by Pirmin Lemberger and published by Dunod. This book was released on 2020-02-05 with total page 336 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le traitement automatique du langage est une branche importante de l'intelligence artificielle et du machine learning dont l'objectif est de parvenir à "comprendre" et analyser des textes afin d'en extraire des connaissances sans intervention humaine. Les champs d'application sont à la fois très variés et très vastes (traduction instantanée en plusieurs langues, commandes vocales, agents conversationnels, analyse de CV, veille économique...). Cet ouvrage dresse un état de l'art de cette discipline, en explique les bases théoriques et informatiques, les approches linguistiques classiques et les approches statistiques plus modernes. L'exemple de l'analyse des suggestions rassemblées lors du Grand débat national à l'aide de ces méthodes d'IA sert d'illustration.
Download or read book Apprentissage interactif de r gles d extraction d information textuelle written by Sondes Bannour and published by . This book was released on 2015 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'Extraction d'Information est une discipline qui a émergé du Traitement Automatique des Langues afin de proposer des analyses fines d'un texte écrit en langage naturel et d'améliorer la recherche d'informations spécifiques. Les techniques d'extraction d'information ont énormément évolué durant les deux dernières décennies.Les premiers systèmes d'extraction d'information étaient des systèmes à base de règles écrites manuellement. L'écriture manuelle des règles étant devenue une tâche fastidieuse, des algorithmes d'apprentissage automatique de règles ont été développés.Ces algorithmes nécessitent cependant la rédaction d'un guide d'annotation détaillé, puis l'annotation manuelle d'une grande quantité d'exemples d'entraînement. Pour minimiser l'effort humain requis dans les deux familles d'approches de mise au point de règles, nous avons proposé, dans ce travail de thèse, une approche hybride qui combine les deux en un seul système interactif qui procède en plusieurs itérations.Ce système que nous avons nommé IRIES permet à l'utilisateur de travailler de manière duale sur les règles d'extraction d'information et les exemples d'apprentissage.Pour mettre en place l'approche proposée, nous avons proposé une chaîne d'annotation linguistique du texte et l'utilisation d'un langage de règles expressif pour la compréhensibilité et la généricité des règles écrites ou inférées, une stratégie d'apprentissage sur un corpus réduit pour ne pas discriminer les exemples positifs non encore annotés à une itération donnée, la mise en place d'un concordancier pour l'écriture de règles prospectives et la mise en place d'un module d'apprentissage actif(IAL4Sets) pour une sélection intelligente d'exemples.Ces propositions ont été mises en place et évaluées sur deux corpus : le corpus de BioNLP-ST 2013 et le corpus SyntSem. Une étude de différentes combinaisons de traits linguistiques utilisés dans les expressions des règles a permis de voir l'impactde ces traits sur les performances des règles. L'apprentissage sur un corpus réduit a permis un gain considérable en temps d'apprentissage sans dégradationde performances. Enfin, le module d'apprentissage actif proposé (IAL4Sets) a permis d'améliorer les performances de l'apprentissage actif de base de l'algorithme WHISK grâce à l'introduction de la notion de distance ou de similarité distributionnelle qui permet de proposer à l'utilisateur des exemples sémantiquement proches des exemples positifs déjà couverts.
Download or read book Apprentissage automatique et cat gorisation de textes multilingues written by Radwan Jalam and published by . This book was released on 2003 with total page 160 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Notre travail s'intéresse à l'application de méthodes issues de l'apprentissage automatique à la catégorisation de textes multilingues. Il comporte deux parties. Une première partie donne une présentation générale de la catégorisation de textes : Définitions, objectifs généraux et domaines d'application ; Adaptation des algorithmes d'apprentissage aux spécificités des textes ; La méthode de sélection de termes multivariée ; Le codage en n-grammes et les mots ; Les méthodes d'apprentissage et la mesure de leurs performances ; les texts réalisés pour comparer les algorithmes d'apprentissage sur les textes. La deuxième partie s'intéresse a l'apprentissage de textes multilingues en comparant deux chaînes possibles : Chaîne 1 : reconnaissance de la langue, puis utilisation de règles de classement construites pour chaque langue ; il faut alors avoir construit un modèle adapté à chacune des langues. Chaîne 2 : utilisation de la traduction automatique dans le processus de catégorisation ; cette solution permet d'utiliser un seul ensemble de règles de classement. Ici, il y a deux options : 1. Construire un modèle unique sur l'ensemble d'apprentissage d'une langue donnée ; ensuite, pour classer un nouveau texte, (I) reconnaissance de sa langue, (II) traduction de ce texte vers la langue d'apprentissage, (III) application du modèle de prédiction sur le texte traduit ; ici la phase de traduction n'intervient que dans la phase de classement. 2. Faire intervenir la traduction automatique dès la phase d'apprentissage : à partir d'un ensemble étiqueté de textes en différentes langues, traduction automatique dès la phase d'apprentissage : à partir d'un enemble étiqueté de textes en différentes langues, traduction automatique de tous ces textes vers une langue cible et apprentissage sur cet ensemble de textes traduits ; ensuite, pour classer un nouveau texte, la procédure est la même. Nous testons nos algorithmes sur des corpus multilingues.
Download or read book Apprentissage machine written by Massih-Reza Amini and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2015 with total page 293 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
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 artificiel written by Antoine Cornuéjols and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2010 with total page 837 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Un cadre méthodologique pour comprendre les machines intelligentes ou cerveaux électroniques. Une présentation des concepts et processus régissant de multiples applications. Reconnaissance de commandes vocales, analyse automatique de photos satellites, aide à la décision dans des environnements complexes. Une technologie pour les marchés financiers et les diagnostics médicaux, notamment.--[Memento].
Download or read book L Apprentissage Automatique written by Heni Bouhamed and published by Omniscriptum. This book was released on 2014-06-20 with total page 252 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les travaux developpes dans le cadre de cet ouvrage portent sur le probleme du traitement des grandes masses de donnees lors de l'apprentissage automatique d'un modele a partir d'une base d'exemples. Ainsi, le modele construit servira comme un outil de classification de nouveaux cas. Nous etudions plus particulierement dans un premier temps, le concept de la selection de variables en presentant ses principales strategies et en propulsant leurs insuffisances, en effet, une nouvelle methode Filtre sera developpee au cours de ce travail afin de remedier aux insuffisances signalees. Nous etudions dans un deuxieme temps, le probleme de l'augmentation super-exponentielle de la complexite algorithmique de l'apprentissage de structure d'un classifieur Bayesien dans le cas d'utilisation d'algorithmes generaux et sans restrictions particulieres. Alors, on se propose lors de cette partie de developper une nouvelle approche permettant de reduire le nombre de graphes acycliques diriges (DAG) possibles lors de l'apprentissage automatique de structure sans pour autant perdre de l'information."
