Apprentissage artificiel supervisé : notions fondamentales et applications

Publié en septembre 2019

L’apprentissage artificiel est un domaine scientifique en plein essor. Avec l’émergence de données massives (big data), il est devenu un outil indispensable pour pouvoir extraire de ces données des informations utiles ou des modèles de prévision, dans de nombreux domaines d’application.

L’apprentissage artificiel par induction consiste à trouver les lois générales les plus plausibles qui expliquent des phénomènes particuliers que l’on observe. Un tel processus d’apprentissage suppose donc de collecter des observations du phénomène étudié, et d’en extraire un modèle de prévision qu’on espère suffisamment général pour fournir par la suite des prévisions correctes sur de nouvelles instances.

Dans ce livre blanc :

Introduction aux notions fondamentales de l'apprentissage artificiel
Introduction aux notions fondamentales de l'apprentissage supervisé
Des outils pratiques pour explorer l'ensemble du sujet de l'apprentissage artificiel
Deux applications à la prévision des regroupements de secteur aérien et de l'altitude de l'avion en montée

Aéronautique Probabilité Algorithmique Intelligence artificielle Entrepôt de données - cloud Big data

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