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Communication Dans Un Congrès Année : 2006

Apprendre à mieux adapter en raisonnement à partir de cas

Résumé

L'apprentissage en raisonnement à partir de cas (RAPC) porte sur différents aspects : les cas, les connaissances du domaine, les connaissances de raisonnement, l'organisation de la base de cas. Parmi ces connaissances, celles qui sont utilisées pour le raisonnement telles que les mesures de similarité ou les connaissances d'adaptation sont délicates à acquérir lors de la conception initiale du système. C'est la raison pour laquelle leur apprentissage revêt un enjeu particulier. Nous sommes convaincus que les mesures de similarité sont directement liées aux connaissances d'adaptation, et par conséquent nous nous intéressons à l'apprentissage de ces dernières. En nous appuyant sur une formalisation de l'adaptation par substitution, nous présentons la notion de dépendance, porteuse de la connaissance d'adaptation. Puis nous identions les différentes cibles d'apprentissage des connaissances d'adaptation et différents scénarios possibles d'apprentissage s'appuyant principalement sur les interactions entre l'utilisateur et le système.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01583933 , version 1 (08-09-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01583933 , version 1

Citer

Amélie Cordier, Béatrice Fuchs. Apprendre à mieux adapter en raisonnement à partir de cas. 14ème Atelier de Raisonnement à Partir de Cas, Mar 2006, Besançon, France, France. pp.27-37. ⟨hal-01583933⟩
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