Discussion :

[ratbert]

Voila, j aimerais obtenir de l'aide sur un probleme ke je trouve assez complexe. J'ai envie de realiser un prog qui utilise un apprentissage non supervisé. Mon idee est de proposer un questionnaire tres general et, par rapport aux questions repondues par un grand nombre de personnes, de proposer des profils de personnes et que la machine les reconnaissent par la suite pour poser les bonnes questions aux bonnes personnes.
J sais po si je suis clair
Mais bon c a peux pres ca........ Pour info je prefere ke vs me proposiez des algos, et pas le prog.
En fait j'ai l'impression kil va falloir utiliser les matrices et comme j'ai un peux de mal a les utiliser.......
Merci

[Tchetch]

Bonsoir,

En fait tu veux simplement (si j'ose m'exprimer) faire une intelligence artificiel qui apprend par rapport à ce que les gens répondent ! Donc au début il ne connaît que les questions et à la fin il connaît un peu près les réponses exacte parce qu'il se fiera au gens qui y (les questions) ont répondu ...

ou alors j'ai rien compris ...

Mais je pense que si j'ai compris juste ... Il faut jouée sur les statistiques ... Pour la question 1 il y a nonante personnes qui ont répondu la réponse b sur les cents personnes, donc sans aucun doute c'est b ...

J'ai comprendu tout juste ou tout faux ?

Bonne nuit, pas trop de folie quand même ...

T.

[vic]

Salut,

Ca me parait l'application idéle pour un réseau de neurones, regarde sur le net il y a plein de code pour gérer ca.

vic

[ratbert]

Ouai c a peux pres ca dans les grandes lignes..........
Mais en fait je trouve pas trop d' exemple de prog en C sur le web, c pour ca ke je reclame de l'aide

[RDM]

NON. Un réseau de neurones permet un apprentissage supervisé. Je rappelle que pour faire converger un RN il faut lui fournir des exemples de ce que l'on veut obtenir.
Pour un apprentissage non-supervisé, on ne connait pas a priori ce que l'on doit obtenir.

Pour répondre à la question de départ, il faut regarder du coté du Datamining est plus précisément des algorithmes du type "A priori" ou "panier de la ménagère", FP-Tree, etc.
un très bon slide sur ces algos:
http://www.labri.fr/Perso/~maabout/dess_gl/6asso_fr.ppt

[peyton]

salut je suis étudiante en informatique 3eme année LMD, j'ai ma licence cette année, et mon thème se porte sur l'implémentation des algorithmes de fouilles de données. comme c'est trés vaste je me suis fixée sur la classification mais la aussi c'est assez vaste et comme j'ai qu'un mois et demi j'aimerais que quelqu'un m'aide en voyons des documents ou des liens qui pourrons m'aiclairer.
merci.

[mchk0123]

@rdm : j'aurai tendance à être un peu moins catégorique

@ratbert , pour ton problème je te conseillerais un apprentissage supervisé du Français correct dans le but d'améliorer ton réseau de neurones linguistique

[Nimesha]

@RDM Seulement dans le cas d'un apprentissage supervisé justement.
Exemple: Réseau de type perceptron multicouche sur lequel tu utilises l'algorithme "rétropropagation des erreurs".
Mais on peut aussi utiliser un réseau de neurone avec un apprentissage non supervisé, le plus utilisé étant le réseau de Kohonen. Cela demande quand même de s'y connaitre un peu en math.
Il existe aussi des réseaux qui se construisent en fonction des données d'apprentissage. Exemple le réseau GNG (growing natural gas).

En tout cas, pour ton problème il faut clairement utiliser un apprentissage non supervisé (a priori, tu ne connais pas les profils de personnes à l'avance).
Tu peux utiliser un réseau de neurones, mais tu vas passer du temps à valider les résultats (mal paramétré, ton réseau pourrait par exemple obtenir 300 profils différents pour 1000 réponses au questionnaire...), c'est pourquoi une analyse statistique n'est pas forcement une mauvaise solution si tu n'as pas trop de temps