Macro-opérateurs en Programmation Logique Inductive : théorie et algorithmes

par Erick Alphonse

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Céline Rouveirol.

Soutenue en 2003

à Paris 11 , en partenariat avec Laboratoire de recherche en informatique (Orsay, Essonne) (laboratoire) et de Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne) (autre partenaire) .

Le président du jury était Marie-Christine Rousset.

Le jury était composé de Céline Rouveirol, Marie-Christine Rousset, Henri Soldano, Stefan Wrobel, Jean-Daniel Zucker.

Les rapporteurs étaient Henri Soldano, Stefan Wrobel.

mots clés

• Intelligence artificielle -- Thèses et écrits académiques
• Apprentissage automatique -- Thèses et écrits académiques
• Programmation logique -- Thèses et écrits académiques

Résumé

Un des grands enjeux de l'informatique aujourd'hui est de coupler à la capacité grandissante d'acquisition et de stockage des données la capacité de les analyser, de dériver de façon automatique de la connaissance à partir de ces données. Une composante importante de l'Extraction de Connaissance à partir de Données (Data Mining/Knowledge Discovery in Databases) est l'Apprentissage Supervisé qui est soutenu par un nombre croissant d'applications dans les domaines de la biochimie, la médecine, la finance, le diagnostic de systèmes. Cependant dans ces domaines, la représentation des données nécessite l'utilisation de langages de représentation expressifs, issus de la logique du premier ordre.

Titre traduit

Macro-operator in Inductive Logic Programming : theory and algorithms

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