Détail de l'auteur
Auteur Marc Sebban |
Documents disponibles écrits par cet auteur (2)
Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Interroger des sources externes
vol 19 n° 4-5 - 2005-4 - Apprentissage automatique (Bulletin de Revue d'intelligence artificielle, RIA : Revue des Sciences et Technologies de l'Information, RSTI) / Michel Liquière
[n° ou bulletin]
Titre : vol 19 n° 4-5 - 2005-4 - Apprentissage automatique Type de document : Périodique Auteurs : Michel Liquière, Éditeur scientifique ; Marc Sebban, Éditeur scientifique Année de publication : 2005 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] interface utilisateurNote de contenu : - Développement autonome des comportements de base d'un agent / O. Buffet, A. Dutech, F. Charpillet - pp.603-632
- Classification et sélection de caractéristiques de textures. Utilisation d'algorithmes automatiques supervisés de sélection d'attributs pour la classification d'images / M. Campedel, E. Moulines - pp.633-659
- Discrimination par modèles additifs parcimonieux / M. Avalos, Y. Grandvalet, C. Ambroise - pp.661-682
- Analogie entre séquences. Définition, calcul et utilisation en apprentissage supervisé / A. Delhay, L. Miclet - pp.683-712
- Adaptation du boosting à l'inférence grammaticale via l'utilisation d'un oracle de confiance / J. Janodet, R. Nock, M. Sebban, H. Suchier - pp.713-740
- Boîte à outils SVM simple et rapide / G. Loosli, S. Canu, S. Vishwanathan, A. Smola, M. Chattopadhyay - pp.741-767
- GLOBOOST. Combinaisons de moindres généralisés / F. Torre - pp.769-797
- Les treillis de Galois Alpha / V. Ventos, H. Soldano - pp.799-827Numéro de notice : 21086 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Numéro de périodique En ligne : http://ria.revuesonline.com/resnum.jsp?editionId=626&Submit2.x=3&Submit2.y=11 Format de la ressource électronique : URL sommaire Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=26862 [n° ou bulletin]Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 21086-01 DEP-TRS Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Apprentissage automatique / Marc Sebban (1999)
Titre : Apprentissage automatique Type de document : Monographie Auteurs : Marc Sebban, Éditeur scientifique ; Gilles Venturini, Éditeur scientifique Editeur : Paris : Hermès Année de publication : 1999 Importance : 174 p. Format : 15 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-0066-1 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] base de données
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] raisonnement inductif
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] système de gestion de base de données
[Termes IGN] système de gestion de connaissancesRésumé : (Auteur) Cet ouvrage regroupe des articles de recherche portant sur des problèmes représentatifs de ce domaine et sur leurs solutions les plus récentes. Plusieurs points de vue sont ainsi proposés au lecteur qui trouvera aussi bien des approches générales que des études éclairant plus précisément certains points cruciaux dans les systèmes d'apprentissage ou des aspects théoriques.
La variété des thèmes illustre parfaitement l'importance de l'apprentissage automatique pour l'informatique et l'intelligence artificielle.Note de contenu : - L'extraction de connaissances à partir des données : un nouveau sujet pour la recherche scientifique / Y. KODRATOFF
- Apprentissage par renforcement en horizon fini I : comparaison du Q-Learning et du R-Learning / F. GARCIA et S.M. NDIAYE
- Apprentissage par renforcement en horizon fini II : analyse par la méthode de l'ODE / F. GARCIA et S.M. NDIAYE
- Sélection et validation statistique de variables et de prototypes / D.A. ZIGHED et M. SEBBAN
- Théorie de l'apprentissage de Vapnik et SVM, Support Vector Machines / Y. GUERMEUR, H. PAUGAM-MOISY
- IDF : induction d'arbres de décision par l'approximation des fréquences / P. MUNTEANU et J.-F. SERIGNAT
- Caractérisation des règles de production dans un processus d'induction / R. RAKOTOMALALA, D.A. ZIGHED et F. FESCHETNuméro de notice : 16644 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=41280 Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 16644-01 26.40 Manuel Informatique Centre de documentation Informatique Disponible