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La
mise en oeuvre d’un réseau de neurones artificiels
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| Les
réseaux de neurones et l'intelligence artificielle |
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Depuis
une dizaine d'année, les réseaux de neurones artificiels
habituellement utilisés en physique appliquée font
leur entrée dans la finance en tant que méthode
quantitative de prévision, à côté des
méthodes statistiques classiques.
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Il
existe deux raisons principales qui nous ont conduit à
s’intéresser à cet outil. |
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Après
avoir déterminé l’architecture du réseau,
sa mise en oeuvre nécessite trois échantillons de
données. Le premier, destiné à l’apprentissage
servira au paramètrage, le second servira à la validation
et le troisième sera un échantillon test destiné
à évaluer les capacités de généralisation
du
réseau.
Durant
la phase d’apprentissage, l’erreur commise diminue,
jusqu’à tendre asymptotiquement vers zéro si
l’architecture du réseau a été correctement
choisie. Mais il convient de remarquer que plus l’erreur
est faible, c’est-àdire plus le réseau apprend
à reconnaître les formes qui lui sont présentées,
moins il risque d’être capable de généralisation.
En
effet au-delà d’un certain point, si le réseau
reconnaît de mieux en mieux les formes appartenant à
l’échantillon d’apprentissage, il donne de piètres
résultats sur un échantillon inconnu. On dit alors
qu’il se spécialise.
Or le but d’un tel système est bien de reconnaître
des formes inconnues jusqu’alors.
Il convient donc d’arrêter la phase d’apprentissage
lorsque le réseau semble donner les meilleurs résultats
en généralisation. C’est l’échantillon
de validation qui permet de suivre la capacité du système
à généraliser.
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Les
réseaux de neurones constituent aujourd'hui une
technique de traitement de données bien comprise
et maîtrisée, qui devrait faire partie de
la boîte à outils de tout ingénieur
soucieux de tirer le maximum d'informations pertinentes des données
dont il dispose : effectuer des prévisions, de la
fouille de données, élaborer des modèles,
reconnaître des formes ou des signaux, etc
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| Notre
sélection de livres sur l'intelligence artificielle
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| Une
sélection de livres parmis plus de 100 ouvrages |
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| TITRE
: Réseaux de neurones : Méthodologie et applications |
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Catégorie
:
Bourse Marchés , intelligence artificelle
Niveau: Débutant, initié
Auteur : Gérard Dreyfus
Disponibilité: (Expédié sous 24h)
Description
: Les réseaux de neurones constituent
aujourd'hui une technique de traitement de données
bien comprise et maîtrisée, qui
devrait faire partie de la boîte à outils
de tout ingénieur soucieux de tirer le maximum
d'informations pertinentes des données dont il dispose
: effectuer des prévisions, de la fouille
de données, élaborer des modèles,
reconnaître des formes ou des signaux, etc
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Description
complète du livre cliquez
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| TITRE
: Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes |
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Catégorie
:
Bourse Marchés , Intelligence artificielle
Niveau: Débutant, initié
Auteur : Antoine Cornuéjols, Laurent Miclet,
Yves Kodratoff
Disponibilité: (Expédié sous 24h)
Description
: Les programmes d'intelligence artificielle
sont aujourd'hui capables de reconnaître des
commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos
satellites, d'assister des experts pour prendre
des décisions dans des environnements complexes
et évolutifs (analyse de marchés financiers,
diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses
bases de données hétérogènes,
telles les innombrables pages du Web.
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Description
complète du livre cliquez
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| TITRE
: La complexité organisée : Systèmes
adaptatifs et champ organisationnel |
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Catégorie
:
Bourse Intelligence artificielle
Niveau: Débutant, initié
Auteur : Alain Cardon
Disponibilité: (Expédié sous 24h)
Description
: Pour définir la complexité d'un
phénomène, il est nécessaire
de s'éloigner du simple constat de complication et
traiter une question de fond : comment la nature
a-t-elle pu engendrer la complexité et l'augmenter
systématiquement dans tout le vivant ?
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Description
complète du livre cliquez
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