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Apprentissage Adaptatif Et Apprentissage Supervise Par Algorithme Genetique
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Book Synopsis APPRENTISSAGE ADAPTATIF ET APPRENTISSAGE SUPERVISE PAR ALGORITHME GENETIQUE by : Gilles Venturini
Download or read book APPRENTISSAGE ADAPTATIF ET APPRENTISSAGE SUPERVISE PAR ALGORITHME GENETIQUE written by Gilles Venturini and published by . This book was released on 1994 with total page 264 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS CETTE THESE, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES D'UNE PART A UN PROBLEME DE CONTROLE EN ROBOTIQUE ET EN AUTOMATIQUE CARACTERISE PAR DES VARIATIONS IMPREVUES DANS LES MODELES DU ROBOT ET DE SON ENVIRONNEMENT, ET D'AUTRE PART A UN PROBLEME D'APPRENTISSAGE DE REGLES A PARTIR D'UNE BASE D'EXEMPLES COMPORTANT DE NOMBREUSES VALEURS INCONNUES. POUR CES DEUX PROBLEMES, NOUS AVONS UTILISE LES ALGORITHMES GENERIQUES, QUI SONT DES PROCEDURES D'OPTIMISATION INSPIREES DE LA SELECTION NATURELLE, EN ESSAYANT DE LES RENDRE PLUS CONTROLABLES DE MANIERE A TRAITER DES CONNAISSANCES DU DOMAINE. LE PREMIER ALGORITHME ELABORE (AGIL) EST UNE EXTENSION DES SYSTEMES DE REGLES GENETIQUES QUI APPREND DES REGLES DE CONTROLE ET ADAPTE CES REGLES AUX VARIATIONS DU SYSTEME A CONTROLER. IL A ETE TESTE SUR DES PROBLEMES SIMULES. LE DEUXIEME ALGORITHME (SIA) S'INSPIRE DES PRINCIPES DE L'ALGORITHME AQ MAIS EN UTILISANT UN ALGORITHME GENETIQUE COMME MECANISME DE RECHERCHE. IL TRAITE LES VALEURS INCONNUES SANS ESSAYER DE LES REMPLACER. IL A ETE TESTE SUR PLUSIEURS BASES DE DONNEES ET A ETE APPLIQUE A L'ANALYSE D'UN DOMAINE JUDICIAIRE. CES DEUX ALGORITHMES UTILISENT DES HEURISTIQUES EXPLICITES ET PEUVENT TRAITER DIFFERENTS TYPES DE CONNAISSANCES DU DOMAINE
Book Synopsis Networked Digital Technologies, Part II by : Filip Zavoral
Download or read book Networked Digital Technologies, Part II written by Filip Zavoral and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2010-06-30 with total page 748 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: On behalf of the NDT 2010 conference, the Program Committee and Charles University in Prague, Czech Republic, we welcome you to the proceedings of the Second International Conference on ‘Networked Digital Technologies’ (NDT 2010). The NDT 2010 conference explored new advances in digital and Web technology applications. It brought together researchers from various areas of computer and information sciences who addressed both theoretical and applied aspects of Web technology and Internet applications. We hope that the discussions and exchange of ideas that took place will contribute to advancements in the technology in the near future. The conference received 216 papers, out of which 85 were accepted, resulting in an acceptance rate of 39%. These accepted papers are authored by researchers from 34 countries covering many significant areas of Web applications. Each paper was evaluated by a minimum of two reviewers. Finally, we believe that the proceedings document the best research in the studied areas. We express our thanks to the Charles University in Prague, Springer, the authors and the organizers of the conference.
Book Synopsis Genetic and Evolutionary Computation Conference by :
Download or read book Genetic and Evolutionary Computation Conference written by and published by . This book was released on 2005 with total page 1166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Représentation et fouille de données volumineuses by : Elie Prudhomme
Download or read book Représentation et fouille de données volumineuses written by Elie Prudhomme and published by . This book was released on 2009 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le stockage n'étant plus soumis à des contraintes de coût importantes, les systèmes d'information collectent une quantité croissante de données, souvent via des processus d'acquisition automatique. En parallèle, les objets d'intérêt sont devenus plus complexes. C'est le cas, par exemple, des images, du texte ou encore des puces à ADN. Pour leur analyse, les méthodes d'apprentissage doivent alors prendre en compte l'augmentation massive et conjointe du nombre d'exemples et d'attributs qui en résultent. Or, les outils classiques de l'apprentissage automatique ne sont pas toujours adaptés à ce changement de volumétrie tant au niveau de leur complexité algorithmique que pour appréhender la structure des données. Dans ce contexte de données volumineuses en apprentissage supervisé, nous nous sommes intéressés à l'extraction de deux catégories de connaissances, conjointement à la prédiction, la première relative à l'organisation des exemples entre eux et la seconde relative aux interactions qui existent entre les attributs. Pour nous intéresser aux relations entre les exemples, nous définissons le concept de représentation en apprentissage supervisé comme une modélisation et une visualisation des données à la fois du point de vue de la proximité entre les exemples et du lien entre la position des exemples et leur étiquette. Parmi les différents algorithmes recensés qui conduisent à l'obtention d'une telle représentation, nous retenons les cartes auto-organisatrices qui présentent la plus faible complexité algorithmique, ce qui les rend adaptées aux données volumineuses. L'algorithme des cartes auto-organisatrices étant nonsupervis é, nous proposons une adaptation à l'apprentissage supervisé par le biais des cartes étiquetées (Prudhomme et Lallich, 2005b). Nous montrons également qu'il est possible de valider statistiquement la qualité de la représentation obtenue par une telle carte (Prudhomme et Lallich, 2005a). Les statistiques que nous proposons sont corrélées avec le taux d'erreur en généralisation, ce qui permet de juger a priori de la qualité de la prédiction qui résulte de la carte. Néanmoins, la prédiction des cartes auto-organisatrices n'est pas toujours satisfaisante face à des données en grandes dimensions. Dans ce cas, nous avons recours aux méthodes ensemblistes. Ces méthodes agrègent la prédiction de plusieurs classifieurs simples. En créant une certaine diversité entre les prédictions de ces classifieurs, les méthodes ensemblistes améliorent la prédiction qui aurait été obtenue par un seul classifieur. Pour créer cette diversité, nous apprenons chaque classifieur simple (dans notre cas, des cartes auto-organisatrices) sur un sous-espace de l'espace d'apprentissage. La diversité est ainsi l'occasion de diminuer la dimensionnalité du problème. Afin de choisir au mieux les sous-espaces, nous nous sommes inspirés des connaissances théoriques disponibles sur la répartition de l'erreur en généralisation d'un ensemble. Nous avons alors proposé deux heuristiques. La première heuristique est non-supervisée. Elle repose sur l'interprétation des corrélations entre attributs pour déterminer les sous-espaces à apprendre (Prudhomme et Lallich, 2007). La seconde heuristique, au contraire, est supervisée. Elle optimise par un algorithme génétique une mesure de l'erreur d'un ensemble en fonction de l'erreur des classifieurs qui le composent (Prudhomme et Lallich, 2008b). Ces deux heuristiques conduisent à des ensembles de cartes (ou des comités de cartes) dont l'erreur en généralisation est plus faible que celle d'une carte seule apprise sur la totalité des attributs. Néanmoins, ils conduisent également à une multitude de représentations. Pour proposer une seule représentation à l'issue de l'apprentissage, nous introduisons la notion de stacking géographique. (...).
Book Synopsis Apprentissage artificiel by : Antoine Cornuéjols
Download or read book Apprentissage artificiel written by Antoine Cornuéjols and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2011-07-07 with total page 837 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel". À qui s'adresse ce livre ? Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.
Book Synopsis APPRENTISSAGE PAR ALGORITHMES GENETIQUES by : PIERRE.. BONELLI
Download or read book APPRENTISSAGE PAR ALGORITHMES GENETIQUES written by PIERRE.. BONELLI and published by . This book was released on 1993 with total page 197 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS LE CADRE DE CETTE THESE, NOUS AVONS CONSACRE NOTRE RECHERCHE A L'EXPLOITATION DE L'APPRENTISSAGE A BASE D'ALGORITHMES GENETIQUES (ABAG). AU DEPART, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES AU SYSTEME DE CLASSIFICATEURS (SC) BOOLE DE WILSON, ET NOUS SOMMES APERCUS QUE CE SYSTEME DESTINE A L'ORIGINE A L'APPRENTISSAGE DE FONCTIONS BOOLEENNES, POUVAIT ETRE MODIFIE ET ETENDU DANS LA PERSPECTIVE DE LA RESOLUTION DE PROBLEMES PLUS COMPLEXES. NOUS NOUS SOMMES TOUT D'ABORD INTERESSES A L'AMELIORATION DE LA VITESSE DE CONVERGENCE DU SYSTEME DANS LE CADRE DE L'APPRENTISSAGE DE FONCTIONS BOOLEENNES: NOUS AVONS MONTRE QUE CETTE VITESSE DE CONVERGENCE POUVAIT ETRE RADICALEMENT AUGMENTEE. CETTE MODIFICATION DE L'ALGORITHME DE RENFORCEMENT A TRANSFORME LE SYSTEME EN UN SYSTEME CAPABLE D'APPRENDRE DES FONCTIONS DE CLASSIFICATION GENERALES EN MODE SUPERVISE. PRENANT QUELQUES DISTANCES PAR RAPPORT AU CADRE HOLLANDIEN DES ALGORITHMES GENETIQUES NOUS AVONS ADOPTE UNE REPRESENTATION NATURELLE DES INSTANCES ET DES REGLES, ET NOUS AVONS DEVELOPPE DES OPERATEURS GENETIQUES SPECIALEMENT ADAPTES A CETTE NOUVELLE REPRESENTATION D'ORDRE O+. LES EXPERIENCES EFFECTUEES ONT DEMONTRE QU'UN SC ETAIT CAPABLE DE RIVALISER AVEC LES MEILLEURS SYSTEMES D'APPRENTISSAGE DANS LE CONTEXTE DE L'APPRENTISSAGE A PARTIR D'EXEMPLES PRE-CLASSIFIES (DIAGNOSTIC MEDICAL). EN DERNIER LIEU, NOUS AVONS EXPLORE LA CAPACITE DE NOTRE SC A APPRENDRE DES FONCTIONS DE R#NR#P. NOUS SOMMES PARVENUS A RESOUDRE CE PROBLEME EN TRANSFORMANT LES CLASSIFICATEURS EN REGLES FLOUS AU SENS DE LA LOGIQUE FLOUE DE ZADEH. CETTE APPROCHE SE DISTINGUE PAR SA SIMPLICITE AINSI QUE PAR SES BONS RESULTATS, PROUVANT AINSI LA PUISSANCE DES AG A RESOUDRE CE PROBLEME PLUS COMPLEXE
Book Synopsis MISE EN UVRE D'UN ALGORITHME D'APPRENTISSAGE DE NATURE HYBRIDE DANS LE CAS DE RESEAUX NEURONAUX A TOPOLOGIE ADAPTATIVE by : CARLOS.. GOMES LAMEIRAS
Download or read book MISE EN UVRE D'UN ALGORITHME D'APPRENTISSAGE DE NATURE HYBRIDE DANS LE CAS DE RESEAUX NEURONAUX A TOPOLOGIE ADAPTATIVE written by CARLOS.. GOMES LAMEIRAS and published by . This book was released on 1999 with total page 170 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'ANNEE 1982 EST COMMUNEMENT ADMISE COMME CELLE QUI A MARQUEE UN TOURNANT DANS LE DOMAINE DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS OU RESEAUX NEURONAUX. CEUX-CI ONT VU LEURS CHAMPS D'APPLICATIONS SE MULTIPLIER DANS DE NOMBREUSES DISCIPLINES : INFORMATIQUE, TRAITEMENT DU SIGNAL, STATISTIQUE, AUTOMATIQUE CE SUCCES PLURIDISCIPLINAIRE PROVIENT NOTAMMENT DES CAPACITES D'APPRENTISSAGE DE CES RESEAUX, AINSI QUE LEUR PROPRIETE D'APPROXIMATEUR UNIVERSEL ET DE LEUR APPARENTE FACILITE DE MISE EN UVRE. CETTE DERNIERE PASSE NOTAMMENT PAR LE CHOIX D'UNE TOPOLOGIE DU RESEAU, QUI SOIT ADAPTEE AU PROBLEME TRAITE, ET PAR L'APPRENTISSAGE DU RESEAU. CEPENDANT LE CHOIX D'UNE ARCHITECTURE RESTE DELICAT, CAR IL CONDITIONNE LES CAPACITES D'APPRENTISSAGE DU RESEAU. LE TRAVAIL PRESENTE DANS CE MEMOIRE PROPOSE LA MISE EN UVRE D'UN ALGORITHME D'APPRENTISSAGE DE NATURE HYBRIDE PERMETTANT L'OBTENTION D'UN RESEAU NEURONAL POSSEDANT UNE ARCHITECTURE ET UN JEU DE POIDS OPTIMISE EN FONCTION DU PROBLEME TRAITE. CET ALGORITHME EFFECTUE A LA FOIS UNE ADAPTATION DE L'ARCHITECTURE ET DES POIDS D'UN RESEAU NEURONAL. LA NATURE HYBRIDE DE L'ALGORITHME PROVIENT DE L'APPLICATION DES ALGORITHMES GENETIQUES POUR L'ADAPTATION DE LA TOPOLOGIE DU RESEAU, ET DE L'UTILISATION D'UNE APPROCHE STOCHASTIQUE POUR L'ADAPTATION DES POIDS. DES ESSAIS EN SIMULATION SUR DIVERS PROCESSUS ONT PERMIS DE VALIDER CETTE APPROCHE, NOTAMMENT LA REPRODUCTION DU COMPORTEMENT D'UN ORGANISME PLACE DANS UN ENVIRONNEMENT PARSEME D'ELEMENTS DE NOURRITURE, LA REPRODUCTION DE LA DYNAMIQUE D'UN AUTOMATE A ETATS FINIS, ET LA RECHERCHE D'UN PREDICTEUR POUR LE PROBLEME DU PENDULE INVERSE.
Download or read book GECCO-99 written by Wolfgang Banzhaf and published by . This book was released on 1999 with total page 968 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference by :
Download or read book Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference written by and published by . This book was released on 2000 with total page 1118 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Apprentissage par algorithme génétique dans la recherche d'informations by : Dana Vrajitoru
Download or read book Apprentissage par algorithme génétique dans la recherche d'informations written by Dana Vrajitoru and published by . This book was released on 1996 with total page 68 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis SYNTHESE DE RESEAUX DE NEURONES PAR CODAGE CELLULAIRE ET ALGORITHMES GENETIQUES by : FREDERIC.. GRUAU
Download or read book SYNTHESE DE RESEAUX DE NEURONES PAR CODAGE CELLULAIRE ET ALGORITHMES GENETIQUES written by FREDERIC.. GRUAU and published by . This book was released on 1994 with total page 175 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: AUTREFOIS CONSIDERES COMME UNE MACHINE VOUEE A UN APPRENTISSAGE REALISE A L'AIDE DE PETITES MODIFICATIONS SUCCESSIVES DE PARAMETRES, LES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS SONT EN TRAIN DE CHANGER DE STATUT. DE TELLES METHODES D'APPRENTISSAGE NE PERMETTENT PAS EN EFFET DE GENERER DE GROS RESEAUX NECESSAIRE A LA RESOLUTION DE PROBLEMES CONSEQUENTS. CETTE THESE SOUTIENT LES TROIS POINTS DE VUE SUIVANT: 1) LE MOT CLE POUR SORTIR DE L'IMPASSE EST MODULARITE. 2) L'OUTIL CLE POUR GENERER DES RESEAUX DE NEURONES MODULAIRES EST LE CODAGE CELLULAIRE. 3) LA METHODE D'OPTIMISATION CLE POUR EXPLORER L'ESPACE DE RECHERCHE DES CODES CELLULAIRES EST L'ALGORITHME GENETIQUE. LE PREMIER POINT EST UNE IDEE A PRESENT REPANDUE. PAR RESEAUX DE NEURONES MODULAIRES, ON ENTEND UN RESEAU DE NEURONES SE DECOMPOSANT EN SOUS-RESEAUX, D'UNE FACON HIERARCHIQUE, AVEC DES SOUS-RESEAUX QUI PEUVENT SE REPETER. CETTE THESE SE DECOMPOSE EN DEUX PARTIES. LA PREMIERE PARTIE DEMONTRE LE DEUXIEME POINT. LE CODAGE CELLULAIRE EST PRESENTE COMME UN VERITABLE LANGAGE MACHINE DE RESEAUX DE NEURONES, AVEC DES FONDEMENTS THEORIQUES (C'EST EN FAIT UNE GRAMMAIRE DE GRAPHE, VERIFIANT UN CERTAIN NOMBRE DE PROPRIETES) ET UN COMPILATEUR DE LANGAGE EVOLUE. LA DEUXIEME PARTIE DEMONTRE LE TROISIEME POINT. L'APPLICATION DES ALGORITHMES GENETIQUES A LA SYNTHESE DE RESEAUX DE NEURONES EN UTILISANT LE CODAGE CELLULAIRE EST UNE NOUVELLE TECHNOLOGIE. CETTE TECHNOLOGIE PERMET DE RESOUDRE DES PROBLEMES ENCORE JAMAIS RESOLUS. ELLE PEUT AUTOMATIQUEMENT ET DYNAMIQUEMENT DECOMPOSER UN PROBLEME EN UNE HIERARCHIE DE SOUS-PROBLEMES, ET GENERER UN RESEAU DE NEURONES DONT LA STRUCTURE HIERARCHIQUE DE SOUS-RESEAUX REFLETE CELLE DU PROBLEME. ELLE PERMET D'EXPERIMENTER DES DOMAINES DE RECHERCHE ENCORE VIERGES COMME PAR EXEMPLE, L'INTERACTION ENTRE APPRENTISSAGE GENETIQUE ET APPRENTISSAGE DE POIDS OU LA MISE AU POINT D'APPRENTISSAGES CONNECTIONNISTES ADAPTES A L'ALGORITHME GENETIQUE
Book Synopsis Réduction de dimension en apprentissage supervisé by : Laurent Vezard
Download or read book Réduction de dimension en apprentissage supervisé written by Laurent Vezard and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objectif de ce travail est de développer une méthode capable de déterminer automatiquement l'état de vigilance chez l'humain. Les applications envisageables sont multiples. Une telle méthode permettrait par exemple de détecter automatiquement toute modification de l'état de vigilance chez des personnes qui doivent rester dans un état de vigilance élevée (par exemple, les pilotes ou les personnels médicaux).Dans ce travail, les signaux électroencéphalographiques (EEG) de 58 sujets dans deux états de vigilance distincts (état de vigilance haut et bas) ont été recueillis à l'aide d'un casque à 58 électrodes posant ainsi un problème de classification binaire. Afin d'envisager une utilisation de ces travaux sur une application du monde réel, il est nécessaire de construire une méthode de prédiction qui ne nécessite qu'un faible nombre de capteurs (électrodes) afin de limiter le temps de pose du casque à électrodes ainsi que son coût. Au cours de ces travaux de thèse, plusieurs approches ont été développées. Une première approche propose d'utiliser un pré-traitement des signaux EEG basé sur l'utilisation d'une décomposition en ondelettes discrète des signaux EEG afin d'extraire les contributions de chaque fréquence dans le signal. Une régression linéaire est alors effectuée sur les contributions de certaines de ces fréquences et la pente de cette régression est conservée. Un algorithme génétique est utilisé afin d'optimiser le choix des fréquences sur lesquelles la régression est réalisée. De plus, cet algorithme génétique permet la sélection d'une unique électrode.Une seconde approche est basée sur l'utilisation du Common Spatial Pattern (CSP). Cette méthode permet de définir des combinaisons linéaires des variables initiales afin d'obtenir des signaux synthétiques utiles pour la tâche de classification. Dans ce travail, un algorithme génétique ainsi que des méthodes de recherche séquentielle ont été proposés afin de sélectionner un sous groupes d'électrodes à conserver lors du calcul du CSP.Enfin, un algorithme de CSP parcimonieux basé sur l'utilisation des travaux existant sur l'analyse en composantes principales parcimonieuse a été développé.Les résultats de chacune des approches sont détaillés et comparés. Ces travaux ont aboutit sur l'obtention d'un modèle permettant de prédire de manière rapide et fiable l'état de vigilance d'un nouvel individu.
Download or read book GECCO-2000 written by L. Darrell Whitley and published by Morgan Kaufmann. This book was released on 2000 with total page 1108 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Reinforcement Learning, second edition by : Richard S. Sutton
Download or read book Reinforcement Learning, second edition written by Richard S. Sutton and published by MIT Press. This book was released on 2018-11-13 with total page 549 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives while interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the field's key ideas and algorithms. This second edition has been significantly expanded and updated, presenting new topics and updating coverage of other topics. Like the first edition, this second edition focuses on core online learning algorithms, with the more mathematical material set off in shaded boxes. Part I covers as much of reinforcement learning as possible without going beyond the tabular case for which exact solutions can be found. Many algorithms presented in this part are new to the second edition, including UCB, Expected Sarsa, and Double Learning. Part II extends these ideas to function approximation, with new sections on such topics as artificial neural networks and the Fourier basis, and offers expanded treatment of off-policy learning and policy-gradient methods. Part III has new chapters on reinforcement learning's relationships to psychology and neuroscience, as well as an updated case-studies chapter including AlphaGo and AlphaGo Zero, Atari game playing, and IBM Watson's wagering strategy. The final chapter discusses the future societal impacts of reinforcement learning.
Author :Neural Information Processing Systems Foundation Publisher :MIT Press ISBN 13 :0262026171 Total Pages :361 pages Book Rating :4.2/5 (62 download)
Book Synopsis Predicting Structured Data by : Neural Information Processing Systems Foundation
Download or read book Predicting Structured Data written by Neural Information Processing Systems Foundation and published by MIT Press. This book was released on 2007 with total page 361 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: State-of-the-art algorithms and theory in a novel domain of machine learning, prediction when the output has structure.
Book Synopsis Learning in Embedded Systems by : Leslie Pack Kaelbling
Download or read book Learning in Embedded Systems written by Leslie Pack Kaelbling and published by MIT Press. This book was released on 1993 with total page 206 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Learning to perform complex action strategies is an important problem in the fields of artificial intelligence, robotics and machine learning. Presenting interesting, new experimental results, Learning in Embedded Systems explores algorithms that learn efficiently from trial and error experience with an external world. The text is a detailed exploration of the problem of learning action strategies in the context of designing embedded systems that adapt their behaviour to a complex, changing environment. Such systems include mobile robots, factory process controllers and long-term software databases.
Book Synopsis An Introduction to Computational Learning Theory by : Michael J. Kearns
Download or read book An Introduction to Computational Learning Theory written by Michael J. Kearns and published by MIT Press. This book was released on 1994-08-15 with total page 230 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Computational learning theory is a new and rapidly expanding area of research that examines formal models of induction with the goals of discovering the common methods underlying efficient learning algorithms and identifying the computational impediments to learning. Each topic in the book has been chosen to elucidate a general principle, which is explored in a precise formal setting. Intuition has been emphasized in the presentation to make the material accessible to the nontheoretician while still providing precise arguments for the specialist. This balance is the result of new proofs of established theorems, and new presentations of the standard proofs. The topics covered include the motivation, definitions, and fundamental results, both positive and negative, for the widely studied L. G. Valiant model of Probably Approximately Correct Learning; Occam's Razor, which formalizes a relationship between learning and data compression; the Vapnik-Chervonenkis dimension; the equivalence of weak and strong learning; efficient learning in the presence of noise by the method of statistical queries; relationships between learning and cryptography, and the resulting computational limitations on efficient learning; reducibility between learning problems; and algorithms for learning finite automata from active experimentation.
