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Induction symbolique numérique à partir de données
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Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Induction symbolique numérique à partir de données

Induction symbolique numérique à partir de données

E. Diday, P. Brito, Y. Kodratoff, M. Moulet

443 pages, parution le 08/05/2000

Résumé

Cet ouvrage est le second écrit par les mêmes auteurs chez le même éditeur, afin de rendre public le travail de la communauté de chercheurs en extraction de connaissances (ECD) à partir de données symboliques et numériques, aujourd'hui appelée "Data Mining".

Les auteurs présentent ici les résultats issus de la recherche en France et sont tout à fait conscients de ce que la communauté américaine a produit, elle aussi, quantité de résultats intéressants. Sans être fondamentalement différente, la recherche française tend à mettre l'accent moins sur la taille des bases de données explorées, que sur l'extension de l'analyse des données aux objets symboliques, sur l'intelligibilité des connaissances acquises, et sur les fondements épistémologiques de l'ECD. C'est pour cela que cet ouvrage est complémentaire aux deux fameux livres sur le "Data Mining" édités par Piatetsky-Shapiro et al., et qu'il présente une sorte de "spécificité française" dans le domaine.

Sommaire

  • INTRODUCTION
  • PREMIÈRE PARTIE - PRINCIPES ET ORIENTATIONS
    • CHAPITRE I
      L'analyse des données symboliques: un cadre théorique et des outils pour le " data mining "
    • CHAPITRE II
      L'induction symbolique numérique en ECD
    • CHAPITRE III
      Logique et induction: un vieux débat
    • CHAPITRE IV
      Etre symbolique ou numérique ou ne pas l'être ?... Est-ce là la question ?
  • PARTIE II - SIMILARITÉS ET CLASSIFICATION
    • CHAPITRE V
      La similarité : une notion symbolique numérique
    • CHAPITRE VI
      Structure d'ordre et classification pyramidale d'objets symboliques
    • CHAPITRE VII
      Un indice de proximité entre objets symboliques qui tient compte des contraintes dans l'espace de description
    • CHAPITRE VIII
      Analyse relationnelle des données symboliques
    • CHAPITRE IX
      Apprentissage de similarité à partir d'exemples
  • PARTIE III - APPRENTISSAGE
    • CHAPITRE X
      Construction de bases de données de références pour l'évaluation des traitements d'images médicales. Apport de l'apprentissage symbolique numérique
    • CHAPITRE XI
      Charade & fils : évolutions, applications et extensions
    • CHAPITRE XII
      Discrimination entre classes de séquences
    • CHAPITRE XIII
      Marquages de sous-ensembles de données
    • CHAPITRE XIV
      Sélection de descripteurs pour la discrimination de concepts
    • CHAPITRE XV
      Apprentissage par acquisition de contre-exemples
  • PARTIE IV - RÉSEAUX DE NEURONES
    • CHAPITRE XVI
      Proposition d'une construction efficace d'un réseau de neurones à partir d'un arbre de décision
    • CHAPITRE XVII
      Réseau neuro-flou et arbre hybride de neurones deux approches connectionnistes pour l'extraction de règles
    • CHAPITRE XVIII
      Génération de règles par apprentissage contraint d'un perceptron multicouche

Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Cépaduès
Auteur(s) E. Diday, P. Brito, Y. Kodratoff, M. Moulet
Parution 08/05/2000
Nb. de pages 443
Format 14 x 20,5
Couverture Broché
Poids 550g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9782854285024
ISBN13 978-2-85428-502-4

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