Stratégies de méta-apprentissage

Meta-learning strategies

• Auteur / Autrice : François-Xavier Magaud
• Direction : Claude Petit
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Lyon 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Apprentissage professionnel

Métaconnaissance

Résumé

Cette étude a permis de construire une théorie du méta-apprentissage. Elle définit le méta-apprentissage par rapport à un but : générer automatiquement de la méta-connaissance. La méta-connaissance est produite par une stratégie d'apprentissage, appelée méta-apprentissage. Le cadre théorique est fixé par une classification en quatre types de stratégies de méta-apprentissage : le type sélection, le type agrégation, le type auto-adaptatif et le type réflexif. Chaque type contient un fondement théorique qui s'appuie soit sur des algorithmes existants soit sur les algorithmes réalisés pour cette thèse. Un outil original d'analyse des trajectoires a été construit pour illustrer le type réflexif. Il utilise le méta-apprentissage pour définir une méta-connaissancesous forme d'une courbe

This study enables to build a meta-learning theory. It defines the meta-learning via a goal: to produce a meta-knowledge automatically. The meta-knowledge is generated by a learning strategy, called meta-learning. The theoretical framework is fixed by a classification in four types of meta-learning strategies : the selection type, the aggregation type, the self-adapting type and the reflexive type. Each type contains theoretical foundations, which is based on existing algorithms or on algorithms carried out for this thesis. An original tool for trajectories analysis was built to illustrate the reflexive type. It uses the meta-learning to define the meta-knowledge which has the shape of a curve