Apprentissage et calculs

Learning and computations

• Auteur / Autrice : Stéphane Boucheron
• Direction : Jean Sallantin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1988
• Etablissement(s) : Montpellier 2

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes auto-organisés

Systèmes adaptatifs

Théorie des automates mathématiques

Intelligence artificielle

Complexité de calcul (informatique)

Apprentissage automatique

Résumé

Dans une premiere partie, l'apprentissage automatique a partir d'exemples est analyse a la maniere de valiant dans le cadre de la theorie de la complexite. Des definitions de l'apprentissage a partir d'exemples positifs et de l'apprentissage a partir des donnees corrompues sont proposees et caracterisees tant du point de vue combinatoire que du point de cue algorithmique. Enfin la complexite spatiale de l'apprentissage est analysee a l'aide de concepts issus de la theorie de la complexite de communication. Dans une seconde partie, les rapports des theories formelles de l'apprentissage aux sciences cognitives sont envisages comme ceux de deux niveaux d'explication des phenomenes mentaux, compatibles entre eux, meme s'ils n'utilisent pas de la meme maniere leurs postulats de base. Dans ce contexte l'apport des theories formelles de l'apprentissage aux sciences cognitives est illustre par l'analyse de la controverse inne/acquis. Enfin des differences fondamentales entre les deux niveaux d'explication mentionnes plus haut sont soulignees au travers de l'analyse de la critique de l'usage de la notion de regle par wittgenstein et ses commentateurs