Conférence apprentissage, CAp'2000

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Langue : Français
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Thème de Conférence apprentissage, CAp'2000

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Date de parution :
Ouvrage 276 p. · 16x24 cm · Broché
ISBN : 9782746201484 EAN : 9782746201484
Hermes Science
Dans le cadre de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique recouvre une multitude d'approches reposant, à des degrés divers, sur l'interaction avec l'être humain. Ces angles d'approche sont étudiés par des communautés différentes de chercheurs universitaires et industriels qui se rencontrent annuellement à la Conférence d'apprentissage (CAp) pour échanger des outils, des modèles et des questions.
L'apprentissage automatique et les données textuelles (résumé), Stan Matwin Apprentissage de concepts relationnels par une propositionnalisation sélective, Erick Alphonse Utilisation des réseaux de neurones pour l'analyse de séquences dans les textes, Massih-Réza Amini, Hugo Zaragoza, Patrick Gallinari Amélioration de la prévision par réseaux de neurones récurrents à retards, Romuald Boné, Michel Crucianu, Jean-Pierre Asselin de Beauville KIDS : un algorithme itératif pour l'organisation de données relationnelles Isabelle Bournaud, Mélanie Courtine De l'inférence régulière à l'apprentissage d'automates classifieurs pour la discrimination de séquences, François Coste Mémoire associative multimodale et mécanismes de retour de l'information pour la discrimination, Agnès Crépet, Hélène Paugam-Moisy, Didier Puzenat, Emanuelle Reynaud Apprentissage de langages réguliers à l'aide d'automates non déterministes François Denis, Aurélien Lemay, Alain Terlutte Considérations sur une méthode de linéarisation pour les SVM, André Elisseeff Expériences sur l'inférence de langage par spécialisation, Daniel Fredouille, Laurent Miclet AQ-learning : une approximation asymptotique optimisée de Q (l), Frédérick Garcia, Florent Serre Un classifieur neuronal évolutif dédié à la génération automatique de sous-classes. Appplication à la reconnaissance d'écriture dynamique, Stéphane Gentric, Lionel Prevost, Maurice Milgram La programmation logique inductive à la lumière de la transition de phase , Attilio Giordana, Lorenza Saitta, Michèle Sebag, Marco Botta Apprentissage constructif et Boosting. Comparaison des performances et de la complexité des classifieurs, Christelle Godin, Mirta B. Gordon SmartGreedy + : Apprentissage hybride de réseaux bayésiens, Lionel Jouffe, Paul Munteanu Vers une mesure de similarité explicative pour la classification par plus proche voisin, Mathieu Latourrette Apprentissage à l'aide d'exemples positifs et non étiquetés seuls, Fabien Letouzey Apprentissage et recherche documentaire : une approche probabiliste différentielle, Benjamin Piwowarski Sélection rapide de variables booléennes en apprentissage supervisé , Ricco Rakotomalala, Stéphane Lallich Découverte scientifique en électronique de puissance : un algorithme de génération utilisant les graphes de liens, Bruno Robisson, Jean-Gabriel Ganascia Une distance sémantique pour la catégorisation de textes, Georges Siolas, Florence d'Alché-Buc Inférence grammaticale probabiliste utilisant la divergence de Kullback-Leibler et un principe de minimalité, Franck Thollard, Pierre Dupont