Apt, apprentissage interactif de regles de resolution de problemes en presence de theorie du domaine

par Claire Nédellec

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Yves Kodratoff.

Soutenue en 1994

à Paris 11 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Cette these propose au travers du systeme apprenti apt (apprentice tool) un cycle complet d'apprentissage interactif de regles de resolution de probleme. Apt fonctionne selon deux modes, un mode de resolution et un mode d'acquisition de connaissances par apprentissage automatique destine a ameliorer la resolution. L'apprentissage lui-meme s'organise en cinq phases qui sont: l'acquisition d'un exemple initial de regle de resolution de probleme aupres d'un expert, la completion de l'exemple et de la theorie du domaine en vue de l'apprentissage, la generalisation incrementale de l'exemple complete basee sur des exemples generes automatiquement, la validation de la definition de concept apprise et, si necessaire, la revision de la definition apprise et de la theorie. Pour chacune de ces etapes nous presentons une methode originale d'apprentissage qui prend en charge une partie de la tache de modelisation des connaissances laissee habituellement a la charge de l'utilisateur. Les connaissances ainsi modelisees sont les exemples et la theorie du domaine necessaires a l'apprentissage. Les algorithmes d'apprentissage de apt sont decrits, d'une part, en utilisant le formalisme des reseaux semantique et d'autre part, dans un sous-ensemble de la logique d'ordre un qui nous permet de presenter une comparaison detaillee avec d'autres methodes d'apprentissage. Un exemple d'application de apt comme outil d'acquisition des connaissances pour l'attribution de prets bancaires est egalement detaille

  • Titre traduit

    Apt, interactive machine learning of problem-solving rules with a domain theory


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Informations

  • Détails : 398 P.
  • Annexes : 104

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  • Cote : MF-1994-NED
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  • PEB soumis à condition
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