Please use this identifier to cite or link to this item: http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/24340
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dc.contributor.authorMerabet, Rebiyia-
dc.date.accessioned2023-04-12T07:32:14Z-
dc.date.available2023-04-12T07:32:14Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.urihttp://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/24340-
dc.description.abstractL’apprentissage automatique (machine - learning en anglais) est un des champs d’étude de l’intelligence artificielle. L’apprentissage automatique fait référence au développement, à l’analyse et à l’implémentation de méthodes qui permettent à une machine (au sens large) d’évoluer grâce à un processus d’apprentissage, et ainsi de remplir des tâches qu’il est difficile ou impossible de remplir par des moyens algorithmiques plus classique. On peut concevoir un système d’apprentissage automatique permettent à un robot, ayant la capacité de bouger ses membres, mais ne sachant rien de la coordination des mouvements permettant la marche, d’apprendre à marche. Le robot commencera par effectuer des mouvements aléatoire, puis, en privilégiant les mouvements lui permettant d’avancer, mettra peu à peu en place une marche de plus en plus efficace … L’objectif du travail consiste à proposer une approche d’apprentissage à base d’automate cellulaire pour un agenten_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectapprentissage, automate cellulaire, système multi–agenten_US
dc.titleUne approche automate cellulaire pour L’apprentissage d’un agenten_US
dc.typeThesisen_US
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