Apprentissage semi-autonome: Résultats d’une expérience de tutorat

Apprentissage semi-supervisé de fonctions d'ordonnancement

Résumé. Nous présentons dans cet article un algorithme inductif semi-supervisé pour la tâche d’ordonnancement bipartite. Les algorithmes semi–supervisés proposés jusqu’à maintenant ont été étudiés dans le cadre strict de la classification. Récemment des travaux ont été réalisés dans le cadre transductif pour étendre les modèles existants en classification au cadre d’ordonnancement. L’originalit...

Apprentissage de conversion de documents semi-structurés à partir d'exemples

We propose here the method called ISM -Incremental Structure Mappingwhich allows one to convert XML documents from heterogeneous sources to a mediated schema. Unlike existing methods, ISM is document centric and takes into account both the structural information and the content information. It does not need to specify manually correspondences between schema and is based on Machine Learning meth...

Apprentissage de représentation et auto-organisation modulaire pour un agent autonome

SLEMC : Apprentissage semi-supervisé enrichi par de multiples clusterings

Résumé. La tâche de classification supervisée consiste à induire un modèle de prédiction en utilisant un ensemble d’échantillons étiquetés. La précision du modèle augmente généralement avec le nombre d’échantillons disponibles. Au contraire, lorsque seuls quelques échantillons sont disponibles pour l’apprentissage, le modèle qui en résulte donne généralement des résultats médiocres. Malheureuse...

Outil autonome de surveillance de grilles

Grids have become very complex. It makes the deployment and maintenance of systems a difficult task requiring lots of efforts from administrators. We believe that peer-to-peer overlay networks are a valuable basis to support some of the main issues of autonomic computing in the particular case of grids. This article presents the construction of an autonomous, decentralized, scalable, and effici...