Apprentissage automatique avec l'algorithme quasi
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L'algorithme quasi (AQ) est une puissante méthodologie d'apprentissage automatique visant à apprendre des règles de décision symboliques à partir d'un ensemble d'exemples et de contre-exemples. Il a été proposé pour la première fois à la fin des années 1960 pour résoudre le problème de la satisfiabilité des fonctions booléennes et a été affiné au cours de la décennie suivante pour résoudre le problème du recouvrement général. Dans ses implémentations les plus récentes, il s'agit d'une méthodologie puissante, mais encore peu explorée, pour la classification symbolique...
L'algorithme quasi (AQ) est une puissante méthodologie d'apprentissage automatique visant à apprendre des règles de décision symboliques à partir d'un ensemble d'exemples et de contre-exemples. Il a été proposé pour la première fois à la fin des années 1960 pour résoudre le problème de la satisfiabilité des fonctions booléennes et a été affiné au cours de la décennie suivante pour résoudre le problème du recouvrement général. Dans ses implémentations les plus récentes, il s'agit d'une méthodologie puissante, mais encore peu explorée, pour la classification symbolique de l'apprentissage automatique. Le livre présente les principaux concepts de la méthodologie AQ et décrit l'AQ pour le diagnostic des maladies zoonotiques, une mise en oeuvre personnalisée de la méthodologie AQ pour résoudre le problème de la détection des maladies zoonotiques en utilisant un certain nombre de paramètres et de symptômes.
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