« Domaines et Arborescence » : différence entre les versions
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* Apprentissage automatique | * Apprentissage automatique | ||
** Apprentissage profond | ** Apprentissage profond | ||
*** Analyse de mégadonnées | |||
*** Apprentissage supervisé | |||
*** Apprentissage séquentiel | |||
*** Fouille de données | |||
*** Méthode bayésienne | |||
*** Méthode à noyeau (vide) | |||
*** Optimisation pour apprentissage (vide) | |||
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* Connaissances | * Connaissances | ||
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** Langage naturel | ** Langage naturel | ||
** Signaux | ** Signaux | ||
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Version du 16 mars 2018 à 13:46
L"arborescence actuelle des domaines et catégories et bien incomplète.
et demandera plusieurs révisions et ajustements.
Intelligence artificielle
- Aide à la décision
- Algorithmique IA
- ASP
- Planification et ordonnance
- Programmation logique
- Programmation par contraintes
- Raisonnement causal
- Raisonnement incertain
- Raisonnement temporel
- Recherche heuristique
- Théories SAT
- Apprentissage automatique
- Apprentissage profond
- Analyse de mégadonnées
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage séquentiel
- Fouille de données
- Méthode bayésienne
- Méthode à noyeau (vide)
- Optimisation pour apprentissage (vide)
- Réseaux neuronaux (vide)
- Apprentissage profond
- Connaissances
- Base de connaissance
- Extraction et nettoyage de connaissance
- Inférences
- Ontologies
- Web sémantique
- Neurosciences
- Compréhension et stimulation
- Sciences cognitives
- Robotique
- Action
- Apprentissage de robots
- Cognition de robots
- Conception
- Décision
- Flottes de robots
- Interaction avec robots
- Perception
- Traitement
- Langage naturel
- Signaux
Sciences des données
- Analytique
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki