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Termes IGN > informatique > intelligence artificielle > apprentissage automatique > apprentissage dirigé
apprentissage dirigéSynonyme(s)apprentissage superviséVoir aussi |
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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 Nested hyper-rectangle learning model for remote sensing: land-cover classification / L. Chen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 71 n° 3 (March 2005)
[article]
Titre : Nested hyper-rectangle learning model for remote sensing: land-cover classification Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Chen, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 333 - 340 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] image SPOT-HRV
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] TaïwanRésumé : (Auteur) This study presents an exemplar-based nested hyper-rectangle learning model (NHLM) which is an efficient and accurate supervised classification model. The proposed model is based on the concept of seeding training data in the Euclidean m-space (where m denotes the number of features) as hyper-rectangles. To express the exceptions, these hyper-rectangles may be nested inside one another to an arbitrary depth. The fast and one-shot learning procedures can adjust weights dynamically when new examples are added. Furthermore, the "second chance" heuristic is introduced in NHLM to avoid creating more memory objects than necessary. NHLM is applied to solving the land cover classification problem in Taiwan using remote sensed imagery. The study investigated five land cover classes and clouds. These six classes were chosen from field investigation of the study area according to previous study. Therefore, this paper aims to produce a land cover classification based on SPOT HRV spectral data. Compared with a standard back-propagation neural network (BPN), the experimental results indicate that NHLM provides a powerful tool for categorizing remote sensing data. Numéro de notice : A2005-107 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.71.3.333 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.71.3.333 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27245
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 71 n° 3 (March 2005) . - pp 333 - 340[article]Méthodologie d'évaluation de la cohérence interreprésentations pour l'intégration de bases de données spatiales / David Sheeren (2005)
Titre : Méthodologie d'évaluation de la cohérence interreprésentations pour l'intégration de bases de données spatiales : une approche combinant l'utilisation de métadonnées et l'apprentissage automatique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : David Sheeren , Auteur ; Jean Daniel Zucker, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université de Paris 6 Pierre et Marie Curie Année de publication : 2005 Importance : 294 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de doctorat pour l'obtention du titre de docteur de l'université Paris 6, spécialité informatique - intelligence artificielleLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] appariement de données localisées
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] cohérence des données
[Termes IGN] contrôle qualité
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] métadonnéesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) A l'heure actuelle, la plupart des bases de données spatiales sont gérées de manière indépendante. Cette indépendance pose différents problèmes : elle multiplie les efforts de maintenance et de mise à jour, elle rend difficile la mise en oeuvre d'analyses multi-niveaux et ne garantit pas une cohérence entre les sources. Une gestion conjointe de ces sources nécessite leur intégration qui permet de définir des liens explicites entre les bases et d'en fournir une vision unifiée. Notre thèse s'inscrit dans ce cadre. Le sujet que nous traitons porte en particulier sur la mise en correspondance des données et l'évaluation de la cohérence inter-représentations. Nous cherchons à analyser automatiquement chaque différence de représentation entre les données appariées afin d'en déduire si celle-ci résulte des critères de saisie différents des bases ou d'erreurs de saisie. Cette évaluation vise à garantir une intégration cohérente des données. Pour étudier la conformité des représentations nous proposons d'exploiter les spécifications des bases. Ces documents décrivent les règles de sélection et de modélisation des objets. Ils constituent des métadonnées de référence pour juger si les représentations sont équivalentes ou incohérentes. L'utilisation de ces documents est toutefois insuffisante. Les spécifications décrites en langue naturelle peuvent être imprécises ou incomplètes. Dans ce contexte, les données des bases constituent une seconde source de connaissances intéressante. L'analyse des correspondances à l'aide de techniques d'apprentissage automatique permet d'induire des règles rendant possible la justification de la conformité des représentations. La méthodologie que nous proposons repose sur ces éléments. Elle se compose de deux méthodes : MECO et MACO. La première est la Méthode d'Evaluation de la COhérence. Elle comprend plusieurs étapes : l'enrichissement des données, le contrôle intra-base, l'appariement, le contrôle inter-bases et l'évaluation finale. Chacune de ces étapes exploite des connaissances déduites des spécifications ou induites des données par apprentissage automatique, en appliquant MACO (Méthode d'Acquisition de connaissances pour l'évaluation de la COhérence). L'intérêt d'utiliser l'apprentissage est double. Outre le fait qu'il permet d'acquérir des règles pour l'évaluation, il met en évidence l'écart toléré sur les données par rapport aux spécifications papiers. Notre approche a été mise en oeuvre sur des bases de données de l'IGN présentant différents niveaux de détail. Note de contenu : INTRODUCTION
1. Contexte
2. Sujet
3. Éléments de l'approche proposée
4. Organisation de la thèse
A. INTEGRATION DE BASES DE DONNEES CLASSIQUES ET GEOGRAPHIQUES
A.1 Introduction
A.2 Le problème d'intégration
A.3 Intégration de bases de données classiques
A.3.1 Typologie des systèmes intégrés
A.3.2 Processus d'intégration
A.4 Intégration des bases de données géographiques
A.4.1 Spécificité de l'intégration des BD géographiques
A.4.2 Travaux sur l'intégration des schémas de BDG
A.4.3 Travaux sur l'intégration des données de BDG
A.5 Bilan des recherches actuelles
B. REPRESENTATION DES CONNAISSANCES UTILES A L'EVALUATION DE LA COHERENCE
B.1 Introduction
B.2 Définition de la notion de cohérence entre données de bases de données géographiques
B.2.1 Contexte de raisonnement associé à une base de données géographiques selon le modèle KRA
B.2.2 Différences entre contextes de raisonnement associés à des bases de données géographiques selon le modèle KRA
B.2.3 Détection des différences et identification de leurs origines
B.3 Connaissances pour l'évaluation de la cohérence
B.3.1 Connaissances déduites des spécifications des BDG
B.3.2 Connaissances induites des données
B.3.3 Connaissances externes
B.4 Conclusion
C. MECO : METHODE D'EVALUATION DE LA COHERENCE
C.1 Présentation générale de la méthode MECO
C.1.1 Introduction
C.1.2 Les étapes de MECO
C.2 Enrichissement des bases
C.2.1 Enrichissement et restructuration des schémas
C.2.2 Enrichissement des données
C.2.3 Outils d'enrichissement des données : l'analyse spatiale
C.2.4 Bilan de l'enrichissement
C.3 Contrôle Intra-Base
C.3.1 Objectif du contrôle Intra-Base
C.3.2 Conditions d'application
C.3.3 Erreurs intra-base
C.3.4 Développement d'une base de règles
C.3.5 Évaluation de la représentation des objets
C.3.6 Bilan du contrôle intra-base
C.4 Appariement
C.4.1 Objectif de l'appariement
C.4.2 Stratégie d'appariement adoptée
C.4.3 Calcul des liens d'appariement
C.4.4 Restructuration des liens
C.4.5 Évaluation des liens
C.4.6 Bilan de l'appariement
C.5 Contrôle Inter-Bases
C.5.1 Objectif du contrôle inter-bases
C.5.2 Comparaison de la représentation des objets
C.5.3 Équivalences, incohérences, erreurs inter-bases
C.5.4 Organisation des connaissances pour le contrôle inter-bases
C.5.5 Bilan du contrôle inter-bases
C.6 Évaluation globale
C.6.1 Objectif
C.6.2 Synthèse des résultats
C.6.3 Recommandations
C.7 Manipulation des connaissances pour les contrôles intra-base et inter-bases par un système-expert
C.7.1 Origine des Systèmes-Experts
C.7.2 Caractéristiques d'un Système-Expert
C.7.3 Intérêts d'utiliser un Système-Expert
C.7.4 Démarche de Conception Adoptée
C.8 Synthèse de la méthode MECO
D. MACO : METHODE D'ACQUISITION DE CONNAISSANCES POUR L'EVALUATION DE COHERENCE
D.1 Introduction
D.2 Problématique de l'acquisition des connaissances
D.3 Acquisition des connaissances issues des spécifications
D.3.1 Analyse des spécifications
D.3.2 Formalisation des Spécifications
D.4 Acquisition de connaissances issues des données par apprentissage automatique supervisé
D.4.1 Apprentissage
D.4.2 Mise en oeuvre de l'apprentissage
D.5 Synthèse de la méthode MACO
D.6 Synthèse de la méthodologie d'évaluation
D.7 Exploitation globale des résultats
E APPLICATION DE LA METHODOLOGIE D'EVALUATION DE LA COHERENCE
E.1 Introduction
E.2 Architecture du prototype Hétérogène
E.2.1 Plate-forme OXYGENE
E.2.2 Système-expert et moteur JESS
E.2.3 Logiciel WEKA
E.2.4 Architecture complète du prototype Hétérogène
E.3 Étude des différences entre représentations de ronds-points
E.3.1 Motivations
E.3.2 Présentation des bases
E.3.3 Analyse des spécifications
E.3.4 Enrichissement
E.3.5 Contrôle intra-base
E.3.6 Appariement
E.3.7 Contrôle inter-bases
E.3.8 Présentation des résultats
E.3.9 Bilan de l'application sur les ronds-points
E.4 Étude des différences entre représentations de bâtiments
E.4.1 Motivations
E.4.2 Présentation des bases
E.4.3 Analyse des spécifications
E.4.4 Enrichissement
E.4.5 Contrôle intra-base
E.4.6 Appariement
E.4.7 Contrôle inter-bases
E.4.8 Bilan de l'application sur les bâtiments
E.5 Apprentissage de correspondances entre valeurs d'attributs de tronçons de route
E.5.1 Motivations
E.5.2 Attributs étudiés et spécifications
E.5.3 Appariement des tronçons
E.5.4 Apprentissage des correspondances entre attributs
E.5.5 Bilan de l'application sur les attributs
E.6 Bilan Général
CONCLUSION ET PERSPECTIVES
1. Conclusion
1.1 Rappel de l'objectif
1.2 Contributions
2. Pistes de recherche
2.1 Perspectives pour la méthode MACO
2.2 Perspectives pour la méthode MECO
2.3 Perspectives pour l'intégration de bases de données spatialesNuméro de notice : 13628 Affiliation des auteurs : COGIT (1988-2011) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique. Intelligence artificielle : Paris 6 : 2005 Organisme de stage : COGIT (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-00085693 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45226 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 13628-01 K325 Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt Data mining of cellular automata's transition rules / X. Li in International journal of geographical information science IJGIS, vol 18 n° 8 (december 2004)
[article]
Titre : Data mining of cellular automata's transition rules Type de document : Article/Communication Auteurs : X. Li, Auteur ; A. Gar-On Yeh, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 723 - 744 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] automate cellulaire
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] échantillonnage
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] Hong-Kong
[Termes IGN] incertitude des données
[Termes IGN] simulationRésumé : (Auteur) This paper presents a new method to discover knowledge for geographical cellular automata (CA) by using a data-mining technique. CA have the ability to simulate complex geographical phenomena. Very few studies have been carried out on how to determine and validate the transition rules of CA from observed data. The transition rules of traditional CA are usually expressed by mathematical equations. This paper demonstrates that the explicit transition rules of CA can be automatically reconstructed through the rule induction procedure of data mining. The explicit transition rules are more intuitive to decision-makers. The transition rules are obtained by applying data-mining techniques to spatial data. The proposed method can reduce the uncertainties in defining transition rules and help to generate more reliable simulation results. Numéro de notice : A2004-481 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810410001705325 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810410001705325 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26999
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 18 n° 8 (december 2004) . - pp 723 - 744[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-04081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-04082 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Examination of a constant-area quadrilateral grid in representation of global digital elevation models / J.T. Bjorke in International journal of geographical information science IJGIS, vol 18 n° 7 (november 2004)
[article]
Titre : Examination of a constant-area quadrilateral grid in representation of global digital elevation models Type de document : Article/Communication Auteurs : J.T. Bjorke, Auteur ; S. Nilsen, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 653 - 664 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Projections
[Termes IGN] arbre quadratique
[Termes IGN] calcul d'erreur
[Termes IGN] maille carrée
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] ondelette
[Termes IGN] quadrant
[Termes IGN] World Geodetic System 1984Résumé : (Auteur) The WGS84 ellipsoid is tessellated using quadrilaterals of roughly the same size. This tiling is of general interest to global geographical information systems, but it has special relevance to global digital elevation models based on block averages. The simple relation between the tiling presented and the latitude/longitude reference system makes the tiling easy to implement, and the quadrilateral property of the cells offers regular subdivision like quadtrees. An error analysis gives a strict bound on the difference between cell averages calculated in plane and ellipsoidal coordinates. The mathematical results from this investigation are general and can be applied in error analysis related to other types of quadrilateral meshes. The grid can be easily subdivided into quadtree blocks. The error estimate makes it possible to combine the quadtree structure with standard two-dimensional wavelet representations. Numéro de notice : A2004-395 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Article DOI : 10.1080/13658810410001705334 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810410001705334 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26922
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 18 n° 7 (november 2004) . - pp 653 - 664[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-04071 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-04072 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Using quadtree segmentation to support error modelling in categorical raster data / S. De Bruin in International journal of geographical information science IJGIS, vol 18 n° 2 (march 2004)PermalinkDetecting building changes from multitemporal aerial stereopairs / Franck Jung in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 58 n° 3-4 (January - June 2004)PermalinkExploration et utilisation d'ArcSDE / V. Bonnetain (2004)PermalinkFouille de données spatiales / Nadjim Chelghoum (2004)PermalinkKnowledge discovery from soil maps using inductive learning / F. Qi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 8 (december 2003)PermalinkInfometric and statistical diagnostics to provide artificially-intelligent support for spatial analysis: the example of interpolation / C.H. Jarvis in International journal of geographical information science IJGIS, vol 17 n° 6 (september 2003)PermalinkPermalinkSpatial databases integration : interpretation of multiple representations by using machine learning techniques / David Sheeren (2003)PermalinkUtilisation de connaissances d'experts pour l'automatisation de la caractérisation des alignemnts de bâtiments / Anne Ruas (2003)PermalinkLe procédé de navigation spatiale Transmap (R) : application à l'imagerie territoriale / Franck Perdrizet in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 168 (Octobre 2002)Permalink