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• W1508839078 abstract "Quand on cherche a situer l'Inference Grammaticale dans le paysage de la Recherche, on la place volontiers au sein de l'Apprentissage Automatique, qu'on place lui-meme volontiers dans le champ de l'Intelligence Artificielle. Ainsi, dans leur livre de reference, Laurent Miclet et Antoine Cornuejols preferent-ils parler d'Apprentissage Artificiel plutot que d'Apprentissage Automatique, et consacrent-ils un chapitre complet a l'Inference Grammaticale. C'est l'histoire du Machine Learning qui explique cette hierarchie. Pourtant, en 2010, elle n'est pas toujours facile a justifier : combien de chercheurs dans le domaine du Machine Learning connaissent-ils le paradigme d'identification a la limite ? Et combien de chercheurs en Inference Grammaticale maitrisent-ils la theorie de la regularisation utilisee en optimisation ? Il suffit de suivre des conferences comme ICGI ou ECML pour constater que les communautes sont differentes, tant sur le plan de leurs motivations que sur celui de leurs cultures scientifiques. En outre, lorsqu'on etudie l'histoire des deux domaines, on observe des points de divergence depuis longtemps deja. D'un autre cote, plusieurs elements consolident cette hierarchie. En effet, tous les algorithmes d'identification fournissent in fine des grammaires qui acceptent les donnees positives et rejettent les donnees negatives. Donc les grammaires peuvent etre vues comme des sortes de classifieurs, et un algorithme d'Inference Grammaticale comme un apprenant visant a resoudre un probleme de classification. De meme, le but de l'Inference Grammaticale Stochastique est d'identifier des distributions de probabilite, et c'est une thematique qu'on retrouve egalement en Machine Learning. Ainsi, dans ce manuscrit, nous avons choisi d'etudier, a la lumiere de nos travaux, les relations entre Inference Grammaticale et Classification Supervisee." @default.
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