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Apprentissage - Site personnel du Dr. Abdelhamid Djeffal

IntégréTéléchargement
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Apprentissage: Concepts de base
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Dr A. DJEFFAL
Concepts de
base : Notions
clés
1ère année Master Informatique de l’Optimisation et de la Décision
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
2015-2016
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
www.abdelhamid-djeffal.net
1 / 32
Introduction
Apprentissage automatique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
2 / 32
Faire apprendre les machines
Des programmes
À partir des exemples
En les analysant et extrayant les règles
En utilisant les statistiques, IA, Reconnaissance des
formes, ...etc.
Introduction
Apprentissage automatique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
3 / 32
Plusieurs termes utilisés
Apprentissage artificiel
Machine learning
Fouille de données (data mining)
Extraction des connaissances à partir des données (ECD)
(KDD)
Classification
Introduction
Ingénierie et recherche scientifique classique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
4 / 32
Analyser les problèmes & comprendre leurs principes
Développer les modèles mathématiques adéquats
Vérifier la correction du système et estimer les paramètres
par les données expérimentales
Introduction
Ingénierie et recherche scientifique classique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
4 / 32
Analyser les problèmes & comprendre leurs principes
Développer les modèles mathématiques adéquats
Vérifier la correction du système et estimer les paramètres
par les données expérimentales
Systèmes trop complexes
Analyse scientifique et compréhension des systèmes
Arrivée à sa fin
Introduction
Ingénierie et recherche scientifique classique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
4 / 32
Analyser les problèmes & comprendre leurs principes
Développer les modèles mathématiques adéquats
Vérifier la correction du système et estimer les paramètres
par les données expérimentales
Systèmes trop complexes
Analyse scientifique et compréhension des systèmes
Arrivée à sa fin
Solution Apprentissage
Introduction
Ingénierie et recherche scientifique moderne
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
5 / 32
Surveiller suffisamment un système
Introduction
Ingénierie et recherche scientifique moderne
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
5 / 32
Surveiller suffisamment un système
Stocker un historique de son comportements (entrées et
sorties)
Introduction
Ingénierie et recherche scientifique moderne
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
5 / 32
Surveiller suffisamment un système
Stocker un historique de son comportements (entrées et
sorties)
Exploiter ces données pour extraire des modèles qui
décrivent le système
Introduction
Ingénierie et recherche scientifique moderne
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
5 / 32
Surveiller suffisamment un système
Stocker un historique de son comportements (entrées et
sorties)
Exploiter ces données pour extraire des modèles qui
décrivent le système
Introduction
Outils d’apprentissage automatique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
6 / 32
Introduction
Outils d’apprentissage automatique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
7 / 32
Introduction
Domaines d’application de l’AA (1)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
8 / 32
Attribution de crédits (Credit Scoring)
Introduction
Domaines d’application de l’AA (1)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
8 / 32
Attribution de crédits (Credit Scoring)
Optimisation du nombre de places dans les avions, hôtels,
... ) surréservation
Introduction
Domaines d’application de l’AA (1)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
8 / 32
Attribution de crédits (Credit Scoring)
Optimisation du nombre de places dans les avions, hôtels,
... ) surréservation
Organisation de campagne de publicité, promotions,
ciblage des offres, acquisition des clients, rétention
Introduction
Domaines d’application de l’AA (1)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
8 / 32
Attribution de crédits (Credit Scoring)
Optimisation du nombre de places dans les avions, hôtels,
... ) surréservation
Organisation de campagne de publicité, promotions,
ciblage des offres, acquisition des clients, rétention
Diagnostic médical : ”les patients ayant tels et tels
symptômes et demeurant dans des agglomérations de plus
de 104 habitants développent couramment telle
pathologie” ;
Introduction
Domaines d’application de l’AA (1)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
8 / 32
Attribution de crédits (Credit Scoring)
Optimisation du nombre de places dans les avions, hôtels,
... ) surréservation
Organisation de campagne de publicité, promotions,
ciblage des offres, acquisition des clients, rétention
Diagnostic médical : ”les patients ayant tels et tels
symptômes et demeurant dans des agglomérations de plus
de 104 habitants développent couramment telle
pathologie” ;
Introduction
Domaines d’application de l’AA (2)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
9 / 32
Assurance
Introduction
Domaines d’application de l’AA (2)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
9 / 32
Assurance
Classification d’objets (industrie, sécurité, astronomie, ...)
Introduction
Domaines d’application de l’AA (2)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
9 / 32
Assurance
Classification d’objets (industrie, sécurité, astronomie, ...)
Commerce électronique
Introduction
Domaines d’application de l’AA (2)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
9 / 32
Assurance
Classification d’objets (industrie, sécurité, astronomie, ...)
Commerce électronique
Analyser les pratiques et stratégies commerciales et leurs
impacts sur les ventes
Introduction
Domaines d’application de l’AA (2)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
9 / 32
Assurance
Classification d’objets (industrie, sécurité, astronomie, ...)
Commerce électronique
Analyser les pratiques et stratégies commerciales et leurs
impacts sur les ventes
Moteur de recherche sur internet : Web mining
Introduction
Domaines d’application de l’AA (2)
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
9 / 32
Assurance
Classification d’objets (industrie, sécurité, astronomie, ...)
Commerce électronique
Analyser les pratiques et stratégies commerciales et leurs
impacts sur les ventes
Moteur de recherche sur internet : Web mining
...
Apprentissage naturel vs automatique
Apprentissage naturel
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Apprendre l’odeur et la voie de sa mère
Apprendre l’ambiance du lieu où il vit
Apprendre à coordonner ses perceptions : vue, toucher,
mouvements
Apprendre à marcher par essai et correction,
Concepts de
base : Notions
clés
Apprendre à classer des sons et les associer à des
significations,
Apprentissage
par induction
Apprendre la langue maternelle, les règles linguistiques
Notion
d’espace
d’hypothèses
Apprentissage long et progressif et supervisé par des
adultes
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
Au cours des années, il apprend à maitriser les concepts de
plus en plus abstraits
Il construit, tout seul, ses avis personnels, ses théories, ...
10 / 32
Apprentissage naturel vs automatique
Apprentissage naturel
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Plusieurs modalités
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
11 / 32
Apprentissage par cœur
Apprentissage par instruction
Apprentissage par généralisation
Apprentissage par découverte
Apprentissage par catégorisation
Apprentissage naturel vs automatique
Apprentissage automatique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Inspiré de l’apprentissage naturel
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
12 / 32
Doter la machine de capacités d’apprentissage lui
permettant de tirer parti de son expérience
Plusieurs types
Apprentissage
Apprentissage
Apprentissage
Apprentissage
...
supervisé (classification, régression)
non supervisé
par renforcement
des nouveautés
Apprentissage naturel vs automatique
Apprentissage automatique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
13 / 32
Deux étapes :
1
Apprentissage (entrainement)
2
Classification (Utilisation)
Apprentissage naturel vs automatique
Apprentissage automatique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Apprentissage
naturel vs
automatique
Un classiffieur (une fonction, un ensemble de règles, ...)
est construit en analysant (ou en apprenant de) une base
de données d’exemples d’entrainement avec leurs classes
respectives
Concepts de
base : Notions
clés
Un exemple X = (x1 , x2 , .., xm ) est représenté par un
vecteur d’attributs de dimension m.
Introduction
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
14 / 32
Chaque exemple est supposé appartenir à une classe
prédéfinie représentée dans un attribut particulier de la
base de donnée appelé attribut de classe.
Classes connues :Apprentissage supervisé
Apprentissage naturel vs automatique
Apprentissage automatique
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
15 / 32
Concepts de base : Notions clés
Concepts de bases
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Modèle : Résultat de l’entrainement (fonction, arbre,
règles, réseau, ...)
Données d’entrainement : ensemble d’exemples utilisés
pour construire le modèle
Données de test : données utilisées pour mesurer la
performance du modèle
Espace d’hypothèses : espace composé de tous les modèles
possibles,
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de l’espace d’hypothèses : Recherche du
modèle le plus performant
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
Précision : taux de correction du modèle sur les données
d’entrainement ou données de test
...
16 / 32
Concepts de base : Notions clés
Caractéristiques d’un modèle
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
17 / 32
Précision : taux de réponses correctes
Concepts de base : Notions clés
Caractéristiques d’un modèle
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
17 / 32
Précision : taux de réponses correctes
Capacité de généralisation : taux de reconnaissance sur les
exemples non vues lors de l’entrainement
Concepts de base : Notions clés
Caractéristiques d’un modèle
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
17 / 32
Précision : taux de réponses correctes
Capacité de généralisation : taux de reconnaissance sur les
exemples non vues lors de l’entrainement
Temps d’entrainement : durée de la phase d’entrainement
Concepts de base : Notions clés
Caractéristiques d’un modèle
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
17 / 32
Précision : taux de réponses correctes
Capacité de généralisation : taux de reconnaissance sur les
exemples non vues lors de l’entrainement
Temps d’entrainement : durée de la phase d’entrainement
Temps d’utilisation : durée d’une réponse
Concepts de base : Notions clés
Caractéristiques d’un modèle
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Précision : taux de réponses correctes
Capacité de généralisation : taux de reconnaissance sur les
exemples non vues lors de l’entrainement
Temps d’entrainement : durée de la phase d’entrainement
Concepts de
base : Notions
clés
Temps d’utilisation : durée d’une réponse
Apprentissage
par induction
Lisibilité (intelligibilité) : compréhensibilité du modèle par
ses utilisateurs
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
17 / 32
Concepts de base : Notions clés
Caractéristiques d’un modèle
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Précision : taux de réponses correctes
Capacité de généralisation : taux de reconnaissance sur les
exemples non vues lors de l’entrainement
Temps d’entrainement : durée de la phase d’entrainement
Concepts de
base : Notions
clés
Temps d’utilisation : durée d’une réponse
Apprentissage
par induction
Lisibilité (intelligibilité) : compréhensibilité du modèle par
ses utilisateurs
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
17 / 32
Portabilité : espace mémoire nécessaire pour stocker le
modèle.
Apprentissage par induction
L’induction
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
18 / 32
Opération mentale consistant à généraliser un
raisonnement ou une observation à partir de cas singuliers
(nouvelle connaissance)
La déduction se fonde sur des axiomes ou des définitions,
et ne produit que des résultats tautologiques, c’est-à-dire
déjà inscrits dans les prémisses, des conséquences de la loi
(aucune nouvelle connaissance)
Apprentissage par induction
L’induction
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
19 / 32
Déduction : f (x) = x2 + 1 : f (3) =?, f (−2) =?, . . .
Induction : f (3) = 6, f (−2) = 14, f (0) = 1 : f (x) =?
Apprentissage par induction
Scénario
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
20 / 32
Apprentissage par induction
L’induction
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
21 / 32
L’environnement fournit des données xi tirées
aléatoirement suivant une distribution DX sur l’espace
d’entrée X
Apprentissage par induction
L’induction
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
22 / 32
Ces données sont étiquetées par un oracle (expert) qui
utilise pour ce faire une fonction f ∈ F
Apprentissage par induction
L’induction
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
23 / 32
L’apprenant reçoit un échantillon d’exemples ou couples
(xi , ui ) = (xi , f (xi ))
Apprentissage par induction
L’induction
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
24 / 32
À partir de cet échantillon, il doit chercher à deviner f ou
au moins à en trouver une approximation h
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
25 / 32
Apprendre = un jeu entre espaces
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
25 / 32
Apprendre = un jeu entre espaces
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
26 / 32
Apprendre = un jeu entre espaces
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
26 / 32
Apprendre = un jeu entre espaces
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
27 / 32
Apprendre = un jeu entre espaces
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
28 / 32
Apprendre = un jeu entre espaces
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
29 / 32
Apprendre = un jeu entre espaces
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
30 / 32
Apprendre = un jeu entre espaces
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
31 / 32
Apprendre = un jeu entre espaces
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
32 / 32
L’espace d’hypothèses est définit par l’espace formé par
toutes les fonctions (modèles) h possibles
Notion d’espace d’hypothèses
Espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
Dr A.
DJEFFAL
Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
32 / 32
L’espace d’hypothèses est définit par l’espace formé par
toutes les fonctions (modèles) h possibles
Exploration de l’espace d’hypothèses
Exploration de l’espace d’hypothèses
Apprentissage:
Concepts de
base
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Introduction
Apprentissage
naturel vs
automatique
Concepts de
base : Notions
clés
Apprentissage
par induction
Notion
d’espace
d’hypothèses
Exploration de
l’espace
d’hypothèses
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L’apprentissage consiste à choisir une solution parmi un
ensemble de solution défini selon un apriori. On recherche
la solution optimale.
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