Les différents types de l’apprentissage automatique

Table des matières

Introduction générale
Chapitre 1 : classification des données
I. Introduction
II. L’intelligence artificielle
III. L’Apprentissage automatique (machine learning )
III.1 Les différents types de l’apprentissage automatique
III.2 classification
IV. Approche Paramétrique versus non Paramétrique
IV.1 Non paramétrique
IV.2 Paramétrique
V. Les Techniques de classification
V.1L’apprentissage supervisé
V.2 L’apprentissage non-supervisé
V.3 L’apprentissage semi-supervisé
V.4 L’apprentissage par transfert
V.5 L’apprentissage par renforcement
VI. La différence entre l’apprentissage supervisé et non-supervisé
VII. Domaines d’application
VIII. Conclusion
Chapitre 2 : Environnements et outils de classification 
I. Introduction
II. Définition
III. Les logiciels commerciaux
III.1 SAS
III.2. SPSS
IV. les outils libres
IV.1. RapidMiner
IV.2. ORANGE
IV.3. R
IV.4 KNIME
IV.5 PYTHON
IV.6 KEEL
V. Description détaillé sur les outils de notre étude comparative
V.1 Matlab
V.2 Weka
V.3 TANAGRA
VI. Conclusion
Chapitre 3 : Méthodes de classification supervisé
I. Introduction
II. Les méthodes de classification supervisé
II.1 Classification naïve bayésien
II.2 Inférence grammaticale
II.3 Arbre de décision
III. Description détaillé des techniques de classification utilisées dans notre étude
III.1 Réseaux de neurones
III.2 Les machines à vecteurs de support SVM
III.3 k-plus proches voisins
IV. Conclusion
Chapitre4 : Expérimentation et Résultats
I. Introduction
II. Bases de données
II.1 Description de la base de données Pima
II.2 Description de la base de données Appendicits
II.3 Description de la base de données Heart
III. Critères d’évaluation
IV. Résultats et Discussions
IV.1 Résultats de la méthode Knn
IV.2 Résultats de la méthode SVM
IV.3 Résultats de la méthode RN
V. Comparaisons des résultats
V.1 Comparaison des résultats de la méthode KNN
V.2 Comparaison des résultats de la méthode de SVM
V.3 Comparaison des résultats de la méthode de RN
VI. Discussion
VII. Conclusion
Conclusion générale