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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 …
