Cours 20 |  APPRENTISSAGE ARTIFICIEL (« Machine-Learning »)

Titre: APPRENTISSAGE ARTIFICIEL (« Machine-Learning »)

Auteurs: Fabien Moutarde

Ecole: Centre de Robotique (CAOR) MINES ParisTech (Ecole des Mines de Paris)

Résumé: Typologie de l’apprentissage
« Capacité d’un système à améliorer ses performances via des interactions avec son environnement »
Quel « système » ? Types de modèle (Ad hoc ? Issu d’une famille particulière de fonctions mathématiques [tq splines, arbre de décision, réseau de neurones, arbre d’expression, machine à noyau…] ?)
Quelles « interactions avec l’environnement » ?
– apprentissage « hors-ligne » v.s. « en-ligne »
– apprentissage « supervisé » ou non, « par renforcement »
Quelles « performances » ?
– fonction de coût, objectif, critère implicite, …
• Comment améliorer ?
– type d’algorithme (gradient, résolution exacte problème quadratique, heuristique, …)

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Cours Intelligence artificielle 20

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