Concepts et algorithmes
Antoine Cornuéjols , Laurent Miclet , Yves Kodratoff
Apprentissage artificiel - Concepts et algorithmes
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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 unique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme « d'apprentissage artificiel ».
Ce livre s'adresse aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent comprendre l'apprentissage automatique et en acquérir des connaissances solides, ainsi qu'aux étudiants de niveau maîtrise, DEA ou école d'ingénieurs qui souhaitent un ouvrage de référence en intelligence artificielle et en reconnaissance des formes.
Au sommaireI. Les fondements de l'apprentissage
II. Apprentissage par exploration
III. Apprentissage par optimisation
IV. Apprentissage par approximation et interpolation
Cet ouvrage est publié avec le concours de l'École Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (Lannion).
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Commentaire Eyrolles.com
La plupart des programmes d'intelligence artificielle sont maintenant basés sur un système d'apprentissage, ils peuvent ainsi plus facilement adapter leur comportement dans une situation nouvelle, ils peuvent "apprendre" voire "comprendre" à partir d'exemples sur les lesquels ils ont été entraînés.