L’apprentissage automatique fait parti d’une branche de l’intelligence artificielle
et est utilisé dans de nombreux domaines en science. Il se divise en trois catégories
principales : supervisé, non-supervisé et par renforcement. Ce mémoire de maîtrise
portera uniquement sur l’apprentissage supervisé et plus précisément sur la classification
de données.
Un des premiers algorithmes en classification, le perceptron, fut proposé dans les
années soixante. Nous proposons une variante de cet algorithme, que nous appelons
le perceptron dual tronqué, qui permet l’arrêt de l’algorithme selon un nouveau critère.
Nous comparerons cette nouvelle variante à d’autres variantes du perceptron. De
plus, nous utiliserons le perceptron dual tronqué pour construire des classificateurs plus
complexes comme les «Bayes Point Machines». / Machine Learning is a part of the artificial intelligence and is used in many fields in
science. It is divided into three categories : supervised, not supervised and by reinforcement.
This master’s paper will relate only the supervised learning and more precisely
the classification of datas.
One of the first algorithms in classification, the perceptron, was proposed in the
Sixties. We propose an alternative of this algorithm, which we call the truncated dual
perceptron, which allows the stop of the algorithm according to a new criterion. We will
compare this new alternative with other alternatives of the perceptron. Moreover, we
will use the truncated dual perceptron to build more complex classifiers like the «Bayes
Point Machines».
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QQLA.2007/24492 |
| Date | 05 1900 |
| Creators | Rouleau, Christian |
| Contributors | Marchand, Mario |
| Publisher | Université Laval |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | text/html, application/pdf |
| Rights | © Christian Rouleau, 2007 |
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