L'apprentissage machine est l'un des domaines phares de l'intelligence artificielle. Il concerne l'étude et le développement de modèles quantitatifs permettant à un ordinateur d'accomplir des tâches sans qu'il soit explicitement programmé à les faire. Apprendre dans ce contexte revient à reconnaître des formes complexes et à prendre des décisions intelligentes. Compte tenu de toutes les entrées existantes, la complexité pour y arriver réside dans le fait que l'ensemble des décisions possibles est généralement très difficile à énumérer. Les algorithmes en apprentissage machine ont par conséquent été conçus dans le but d'acquérir de la connaissance sur le problème à traiter en se basant sur un ensemble de données limitées issues de ce problème.
Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de la théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau accessible aux étudiants de master et aux élèves ingénieurs. Nous avons eu ici le souci de fournir un exposé cohérent reliant la théorie aux algorithmes développés dans cette sphère. Mais cette étude ne se limite pas à présenter ces fondements, vous trouverez ainsi quelques programmes des algorithmes classiques proposés dans ce manuscrit, écrits en langage C (langage à la fois simple et populaire), et à destination des lecteurs qui cherchent à connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boîtes noires.
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