1. Apprentissage artificiel
Ce paragraphe est consacré à la présentation de l’apprentissage artificiel, et plus particulièrement l’apprentissage supervisé utilisé dans les applications présentées par la suite.
1.1 Qu’est-ce que l’apprentissage artificiel ?
En termes assez généraux, l’apprentissage artificiel par induction consiste à trouver les lois générales les plus plausibles qui expliquent des phénomènes particuliers que l’on observe.
Un tel processus d’apprentissage suppose donc de collecter des observations du phénomène étudié, et d’en extraire un modèle de prévision qu’on espère suffisamment général pour fournir par la suite des prévisions correctes sur de nouvelles instances.
Les problèmes d’apprentissage artificiel peuvent être de différentes natures :
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Apprentissage artificiel
Application à la prévision des regroupements de secteurs aériens
Sources bibliographiques
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