Optimisation de la coopération utilisateur/système pour l'apprentissage en-ligne d'un classifieur évolutif - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2014

Optimisation de la coopération utilisateur/système pour l'apprentissage en-ligne d'un classifieur évolutif

Abstract

Les interfaces homme-machine tactiles permettent de nouveaux modes d'interaction comme l'utilisation de commandes gestuelles. Afin de mémoriser facilement plus d'une douzaine de commandes, il est important de pouvoir les personnaliser. Le classifieur utilisé pour reconnaitre les symboles dessinés doit donc être personnalisable, pouvoir s'initialiser à partir de très peu de données, et évolutif, pouvoir s'améliorer pendant son utilisation. Ces travaux étudient l'importance et les impacts de l'utilisation du rejet pour superviser l'apprentissage en-ligne du classifieur. L'objectif est d'obtenir un système de commandes gestuelles gérant au mieux sa coopération avec l'utilisateur : pour apprendre de ses erreurs sans pour autant le solliciter trop souvent. Il faut donc faire un compromis entre le nombre de sollicitations de l'utilisateur, pour superviser l'apprentissage, et le nombre d'erreurs faites par le système, qui nécessitent une correction de l'utilisateur.
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Dates and versions

hal-00988588 , version 1 (08-05-2014)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00988588 , version 1

Cite

Manuel Bouillon, Eric Anquetil. Optimisation de la coopération utilisateur/système pour l'apprentissage en-ligne d'un classifieur évolutif. RFIA 2014 Reconnaissance de formes et intelligence artificielle, Jun 2014, Rouen, France. ⟨hal-00988588⟩
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