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Caractérisation d'instances d'apprentissage pour méta-mining évolutionnaire

Raynaut, William and Soulé-Dupuy, Chantal and Vallés-Parlangeau, Nathalie Caractérisation d'instances d'apprentissage pour méta-mining évolutionnaire. (2016) In: Journées Francophones Extraction et Gestion de Connaissances (EGC 2016), 18 January 2016 - 22 January 2016 (Reims, France).

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Official URL: http://editions-rnti.fr/?inprocid=1002221&lg=en

Abstract

Les nombreuses techniques d'apprentissage et de fouille de données mises au point au cours des dernières décennies peuvent se révéler d'importants atouts dans divers domaines, mais choisir la technique la plus appropriée pour une application précise est une tâche très complexe pour un non-expert. Notre objectif est ainsi de produire un assistant de modélisation répondant à ce besoin, par une approche à la frontière du méta-apprentissage et des heuristiques évolutionnaires. Nous présentons ici le fonctionnement prévu de cet assistant, suivi d'une discussion de notre approche du problème de caractérisation des instances d'apprentissage, qui reste un verrou majeur du méta-apprentissage et méta-mining.

Item Type:Conference or Workshop Item (Paper)
Additional Information:Proceedings of EGC 2016. This papers appears in volume RNTI-E-30 of Revue des Nouvelles Technologies de l'Information. The original PDF is available at: http://editions-rnti.fr/?inprocid=1002221&lg=en
Audience (conference):International conference proceedings
Uncontrolled Keywords:
Institution:French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE)
French research institutions > Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale - INSERM (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UPS (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE)
Laboratory name:
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Deposited By: IRIT IRIT
Deposited On:25 Jan 2017 16:02

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