Article de référence | Réf : RE183 v1
Auteur(s) : David GIANAZZA
Date de publication : 10 janv. 2018
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Nous avons vu dans cet article deux exemples d’application de méthodes d’apprentissage. Le premier était un problème de classification, concernant la prevision de la charge de travail des contrôleurs aériens, avec trois catégories : faible, normale, ou excessive. Le deuxième était un problème de régression, où l’on cherchait à prévoir l’altitude future d’un avion, ou certains paramètres manquants du modèle physique permettant de calculer cette altitude. Dans les deux cas, nous avons pu constater l’intérêt pratique des méthodes d’apprentissage, en termes d’amélioration de la qualité des modèles prédictifs.
Dans ces applications comme dans d’autres, il est bénéfique (voire conseillé) de s’appuyer sur des considérations théoriques pour faire des choix judicieux de modélisation. Par exemple, le choix de minimiser une entropie croisée et d’utiliser une fonction softmax dans la couche cachée de notre réseau de neurones du paragraphe 2 découle directement de telles considérations théoriques. L’espoir de l’auteur est que cet article aura permis au lecteur d’appréhender quelques-uns des concepts de l’apprentissage, pour lui permettre par la suite de les appliquer en connaissance de cause.
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(1) - JAMES (G.), WITTEN (D.), HASTIE (T.), TIBSHIRANI (R.) - An introduction to statistical learning, - volume 6. Springer (2013).
(2) - HASTIE (T.), TIBSHIRANI (R.), FRIEDMAN (J.H.) - The Elements of Statistical Learning. - Springer Series in Statistics. Springer New York Inc., New York, NY, USA (2001).
(3) - BISHOP (C.M.) et al - Pattern recognition and machine learning, - volume 4. springer New York (2006).
(4) - CORNUÉJOLS (A.), MICLET (L.) - Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes. - Éditions Eyrolles (2011).
(5) - GIANAZZA (D.) - Méthodes d’optimisation et d’apprentissage appliquées à des problèmes de trafic aérien. - PhD thesis, Institut National Polytechnique de Toulouse. Thèse d’habilitation (2016).
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