Colloque

Prévision de séquences à l'aide de graphes événementiels

François Gourdeau

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François Gourdeau

Résumé du colloque

Notre méthode vise l'apprentissage automatique de modèles caractérisant un système dynamique afin d'effectuer des prévisions sur l'évolution de ce système. La plupart des méthodes de prévision existantes se basent sur des modèles mathématiques et exigent une expertise préalable du domaine avant leur application. Contrairement à ces méthodes, nous avons développé une méthode d'apprentissage symbolique qui minimise l'implication de l'usager. Cette méthode, qui produit un graphe événementiel représentant l'évolution observée du système, est une méthode d'apprentissage automatique non-supervisée. Notre approche se base sur l'hypothèse que des événements similaires causent une évolution similaire de certains attributs qui caractérisent l'état d'un système. Pour découvrir ces événements, nous recherchons les regroupements d'observations, sous forme de graphes, permettant d'effectuer un maximum de bonnes prévisions pour de nouvelles observations. Chaque noeud du graphe événementiel est donc une hypothèse qui correspond à un événement supposé du système observé et peut se caractériser à partir des attributs des observations qu'il regroupe. Les liens représentent les transitions possibles entre les événements (noeuds) tels que déduits à partir de la séquence d'observation utilisée pour construire le graphe. En effectuant l'appariement d'une observation avec un noeud d'un graphe événementiel et en suivant les liens appropriés, il est possible d'effectuer des prévisions pour cette observation. Nous utilisons un algorithme génétique pour parcourir efficacement l'espace des graphes représentant l'ensemble des modèles du système à étudier afin d'identifier le plus performant en terme de prévision.

Contexte

Section :

Informatique et mathématiques

Thème du colloque :

Informatique et mathématiques

Hôte : Université de Trois-Rivières

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