Apprentissage incrémental de règles de décision à partir de données d'un simulateur

Résumé : Cet article présente un travail en cours sur une méthode incrémentale et interactive d'apprentissage de règles de décision à partir de données de simulation. Nous cherchons à améliorer une méthode existante d'apprentissage de règles de décision à partir des données d'un simulateur d'écoulement des eaux et des polluants à l'échelle d'un bassin versant développée dans le cadre du projet SACADEAU. Nous présentons les principes d'une méthode incrémentale et interactive en proposant des solutions préliminaires de stratégies pour les étapes clés de la méthodes. Ces solutions préliminaires sont évaluées et nous donnons les perspectives d'amélioration à explorer.
Complete list of metadatas

https://hal.inria.fr/inria-00460719
Contributor : René Quiniou <>
Submitted on : Tuesday, March 2, 2010 - 11:11:17 AM
Last modification on : Thursday, June 20, 2019 - 12:04:05 PM

Identifiers

  • HAL Id : inria-00460719, version 1

Citation

Marie-Odile Cordier, Thomas Guyet, Christine Largouët, Véronique Masson, Henri-Maxime Suchier. Apprentissage incrémental de règles de décision à partir de données d'un simulateur. Atelier INFORSID : Systèmes d'Information et de Décision pour l'Environnement, 2009, Toulouse, France. ⟨inria-00460719⟩

Share

Metrics

Record views

415