Aiguillage de Requ tes de Data-Mining

Le forage de donnes ("data mining") se fait partir de plusieurs techniques d'apprentissage automatique. Chacune tant propice extraire des connaissances de nature diffrente ou dans des contextes diffrents, il importe de choisir la bonne technique selon le problme pos. Les algorithmes d'apprentissage automatique possdant chacun des forces et faiblesses qui leur sont propres pour divers types de problme de dcouverte des connaissances partir de donnes, certains auront un meilleur taux de succs ou un plus court temps d'excution que d'autres. Cet ouvrage propose une mthode pour aiguiller automatiquement diverses requtes de forage de donnes vers diffrents modules d'extraction de connaissances dj existants selon le type des donnes analyser. Cette slection automatique permettra un utilisateur non expert de tirer profit de l'apprentissage automatique sans avoir les connaissances ncessaires pour bien choisir un algorithme d'apprentissage automatique, et devrait amliorer l'efficacit en termes de taux d'exactitude de l'hypothse mise et de temps d'excution de l'algorithme d'apprentissage automatique choisi.