Thierry ARTIÈRES

Apprenez pourquoi les modèles de Markov cachés sont devenus un outil essentiel pour le traitement, l’exploration, la classification et l’étiquetage de données séquentielles et de signaux divers. Les extensions sont nombreuses, il en découle des modèles adaptés à chaque problème spécifique.

Des outils doués de la capacité de reconnaître des formes ? Ce sujet n’est plus seulement une branche du domaine de l’intelligence artificielle qui donnerait naissance à des robots interagissant avec le monde extérieur, mais spécifiquement la nouvelle discipline nommée apprentissage automatique numérique.