Contribution à la modélisation par les machines d'apprentissage

La plupart des problèmes sont modélisables mathématiquement, mais ces modèles exigent des hypothèses parfois trop restrictives; rendant délicate leur application au monde réel. Les problèmes réels doivent tenir compte d¿informations imprécises, et de données incertaines, dans ce contexte les méthodes d¿apprentissage apportent une véritable valeur ajoutée. Ce travail s¿intéresse aux machines d¿apprentissage et leurs applications et plus spécialement les modèles de la logique floue (Fuzzy models). Les travaux réalisés dans le cadre de ce mémoire sont des contributions à l¿aide à la décision. Les méthodes proposées sont des hybridations des méthodes d¿apprentissage avec d¿autres méthodes classiques, qui sont appliqués dans différents domaines (Trading quantitative; Microcrédit; Reconnaissance de visage; ...).

About the author

Fahd Idrissi Khamlilchi: PhD en "Intelligence artificielle et machines d'apprentissage". MSc en "CONDUITE DES PROCESSUS INDUSTRIELS". Bachlor en "Mathématiques & Informatique".___________________________________________________Artiste peintre professionnel (plusieurs expositions nationale).

Product details

• Authors: Fahd Idrissi Khamlilchi
• Publisher: Éditions universitaires européennes
• Languages: French
• Product format: Paperback / Softback
• Released: 19.06.2017
• EAN: 9783330876354
• ISBN: 978-3-330-87635-4
• No. of pages: 100
• Dimensions: 150 mm x 220 mm x 6 mm
• Weight: 167 g
• Subject: Natural sciences, medicine, IT, technology > Mathematics > Probability theory, stochastic theory, mathematical statistics