Evolutionary Machine Learning Techniques

Le livre "Techniques d'apprentissage automatique évolutionnaire" propose une analyse complète des techniques actuelles dans le domaine de l'apprentissage automatique évolutionnaire. Il aborde les méthodes les plus reconnues pour la classification, le clustering, la régression et la prévision. Parmi les techniques discutées figurent notamment les machines à vecteurs de support, les machines d'apprentissage extrême et différents types de réseaux de neurones artificiels, tels que les réseaux à propagation avant, les perceptrons multicouches et les réseaux de neurones récurrents. De plus, des approches plus récentes comme les réseaux neuro-flous et les réseaux de neurones profonds sont également traitées. Le livre offre des définitions fondamentales, des revues de littérature et des algorithmes d'entraînement pour l'apprentissage automatique, englobant à la fois des techniques classiques et modernes inspirées de la nature. Il examine les avantages et les inconvénients des algorithmes d'entraînement classiques et présente une variété d'algorithmes inspirés de la nature, éprouvés et actuels, utilisés pour former différents types de réseaux de neurones artificiels.