Cet ouvrage est le second écrit par les mêmes auteurs chez le même éditeur, afin de rendre public le travail de la communauté de chercheurs en extraction de connaissances (ECD) à partir de données symboliques et numériques, aujourd'hui appelée Data Mining.
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Cet ouvrage est le second écrit par les mêmes auteurs chez le même éditeur, afin de rendre public le travail de la communauté de chercheurs en extraction de connaissances (ECD) à partir de données symboliques et numériques, aujourd'hui appelée Data Mining.
Les auteurs présentent ici les résultats issus de la recherche en France et sont tout à fait conscients de ce que la communauté américaine a produit, elle aussi, quantité de résultats intéressants. Sans être fondamentalement différente, la recherche française tend à mettre l'accent moins sur la taille des bases de données explorées, que sur l'extension de l'analyse des données aux objets symboliques, sur l'intelligibilité des connaissances acquises, et sur les fondements épistémologiques de l'ECD. C'est pour cela que cet ouvrage est complémentaire aux deux fameux livres sur le Data Mining édités par Piatetsky-Shapiro et al., et qu'il présente une sorte despécificité française dans le domaine.
Référence : | 502 |
Nombre de pages : | 446 |
Format : | 14,5x20,5 |
Reliure : | Broché |
Rôle | |
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Diday Edwin | Auteur |
Kodratoff Yves | Auteur |
TABLE DES MATIÈRES
PREMIÈRE PARTIE : PRINCIPES ET ORIENTATIONS
PARTIE II : SIMILARITÉS ET CLASSIFICATION
PARTIE III : APPRENTISSAGE
PARTIE IV : RÉSEAUX ET NEURONES