Thèse soutenue

Une approche symbolique-numérique pour la discrimination à partir d'exemples et de règles : l'apprentissage multicouches
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Auteur / Autrice : Martine Sebag
Direction : Edwin Diday
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences appliquées
Date : Soutenance en 1990
Etablissement(s) : Paris 9

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Dans certains contextes techniques, la discrimination pose les problèmes suivants : les données peuvent comprendre des erreurs ; elles sont souvent insuffisamment représentatives du point de vue de l'analyse de données ; enfin, elles comprennent des exemples et des règles. Les données initiales sont trop imparfaites et/ou de trop grande taille pour se prêter à la recherche directe d'une solution optimale ; nous proposons donc une résolution par approximations successives. L'apprentissage multicouches est un processus itératif en deux temps : un algorithme de généralisation par élimination détermine une base de règles discriminantes approximatives à partir d'une base d'apprentissage incluant des exemples et des règles ; un opérateur de redescription, la réduction, permet de se ramener au nouveau problème, qui consiste à améliorer cette base de règles approximatives. L'itération du processus définit un apprentissage incrémental, capable de raffiner les règles obtenues par un traitement global ou séquentiel des données disponibles