Nous avons vu dans le précédent billet l’évaluation théorique de l’apprentissage au travers des notions de risques et fonctions de perte. Ces notions théoriques permettent de poser scientifiquement le cadre de notre problème, mais ne permettent en revanche pas de visualiser concrètement comment nous pouvons mettre en place des techniques d’évaluation de nos algorithmes d’apprentissage. Le but de ce billet est de rendre ces notions plus concrètes.

• Auteur : Benoît TROUVILLIEZ
• Mots clefs : apprentissage artificiel, apprentissage automatique, bruit d'un système, classification, f-mesure, faux négatifs, faux positifs, fonction de perte, moyenne harmonique, précision, rappel, recherche d'informations, TAL
• Catégorie(s) : Apprentissages, TAL
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Un nouveau volet de notre saga de billets sur l’apprentissage artificiel. Dans celui-ci, nous allons discuter des moyens d’évaluer un apprentissage. Nous voyons en quoi l’induction faite par le système apprenant peut conduire à une situation de mauvais apprentissage soit par une induction trop faible, soit au contraire par une induction trop forte.

• Auteur : Benoît TROUVILLIEZ
• Mots clefs : apprentissage artificiel, apprentissage automatique, apprentissage supervisé, classification, principe de minimisation du risque empirique, risque empirique, risque réel, sous apprentissage, sur apprentissage, TAL
• Catégorie(s) : Apprentissages, TAL
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La suite de la saga sur la notion d’apprentissage artificiel (que l’on désigne également par apprentissage automatique) appliquée aux tâches de classification et regroupement. Dans ce volet, nous allons introduire les notions complémentaires de biais et modèles d’apprentissage.

• Auteur : Benoît TROUVILLIEZ
• Mots clefs : apprentissage artificiel, biais d'apprentissage, biais inductif, classification, clustering, induction, modèles d'apprentissage, moyens de l'apprentissage, séparateur linéaire, TAL
• Catégorie(s) : Apprentissages, TAL
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Un sujet que je n’ai encore que peu abordé dans ce blog concerne la notion d’apprentissage artificiel (que l’on désigne également par apprentissage automatique). C’est pourquoi, je vous propose une série de billets traitant de cette problématique. Nous étudierons principalement les tâches de classification et regroupement car elles sont au cœur de nos préoccupations.

Ce premier billet va nous servir à introduire les premières notions indispensables pour comprendre le domaine, le but recherché et les étapes principales de sa résolution.

• Auteur : Benoît TROUVILLIEZ
• Mots clefs : apprentissage artificiel, apprentissage automatique, apprentissage naturel, apprentissage non supervisé, apprentissage semi supervisé, apprentissage supervisé, classification, classification et regroupement de textes, fondements de l'apprentissage artificiel, intelligence artificielle, protocoles d'apprentissage artificiel, regroupement
• Catégorie(s) : Apprentissages, TAL
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