Glossaire
Apprentissage artificiel et application en gestion du trafic aérien

INTRODUCTION

1 - APPRENTISSAGE ARTIFICIEL

• 1.1 - Qu’est-ce que l’apprentissage artificiel ?
• 1.2 - Apprentissage supervisé
• 1.3 - Vocabulaire de l’apprentissage artificiel
• 1.4 - Approche directe ou inférence statistique
• 1.5 - Illustration sur un problème de classification
• 1.6 - Fonction de perte et minimisation du risque
• 1.7 - Apprentissage à partir d’un nombre fini d’exemples, surapprentissage
• 1.8 - Compromis biais-variance, sélection de modèle
• 1.9 - Fléau de la dimension : réduction de la dimensionalité
• 1.10 - Quel principe d’inférence choisir ?

2 - APPLICATION À LA PRÉVISION DES REGROUPEMENTS DE SECTEURS AÉRIENS

• 2.1 - Description du problème
• 2.2 - Prévision de la charge de travail du contrôleur
  
• 2.3 - Recherche de partitions optimales de l’espace aérien

3 - APPLICATION À LA PRÉVISION DE L’ALTITUDE DE L’AVION EN MONTÉE

• 3.1 - Modèle à énergie totale
• 3.2 - Problématique de la prédiction par les systèmes au sol
• 3.3 - Principe de l’apprentissage appliqué à la prévision de l’altitude en montée
• 3.4 - Apprentissage des paramètres physiques du modèle
• 3.5 - Apprentissage direct de l’altitude en montée
• 3.6 - Résultats

4 - CONCLUSION

5 - GLOSSAIRE