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http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/24340
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Merabet, Rebiyia | - |
dc.date.accessioned | 2023-04-12T07:32:14Z | - |
dc.date.available | 2023-04-12T07:32:14Z | - |
dc.date.issued | 2012 | - |
dc.identifier.uri | http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/24340 | - |
dc.description.abstract | L’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 agent | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | apprentissage, automate cellulaire, système multi–agent | en_US |
dc.title | Une approche automate cellulaire pour L’apprentissage d’un agent | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Informatique |
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File | Description | Size | Format | |
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Une approche automate cellulaire pour L’apprentissage d’un agent.pdf | 1,77 MB | Adobe PDF | View/Open |
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