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Questions and Answers
Qu'est-ce qu'une affectation complète dans le contexte des problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) ?
Qu'est-ce qu'une affectation complète dans le contexte des problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) ?
Quel est le rôle des contraintes dans un CSP ?
Quel est le rôle des contraintes dans un CSP ?
Quelle est la définition d'une affectation cohérente ?
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Comment peut-on définir une relation dans un CSP ?
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Qu'est-ce qu'un automate de Turc mécanique ?
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Quelles sont les caractéristiques d'une variable dans un CSP ?
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Quel est l'objectif principal de la résolution d'un CSP ?
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Que représente le tuple dans le contexte d'une contrainte Ci ?
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Quelle définition décrit le mieux une contrainte unaire ?
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Quel exemple correspond à une contrainte binaire ?
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Quel type de contrainte nécessite un nombre arbitraire de variables ?
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Comment l'élagage par CSP améliore-t-il l'efficacité de la recherche de solutions ?
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Quel est l'avantage principal de formuler un problème sous la forme d'un CSP ?
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Quelle est la relation entre le nombre de possibilités et l'information de prise en compte dans un CSP ?
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Quel exemple illustre une contrainte ternaire ?
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Dans le problème des 8 reines, quel type de contrainte est impliqué ?
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Study Notes
Introduction à la Science des Données et l'IA
- Christophe Rodrigues est le conférencier.
- Le cours traite de la science des données et de l'intelligence artificielle (IA).
Plan du cours
- IA et apprentissage profond, une révolution ?
- Rappels et relations entre les algorithmes déjà étudiés,
- Problèmes de satisfaction de contraintes (CSP).
Le Turc mécanique
- Automate capable de jouer aux échecs et de gagner contre des joueurs humains.
- Présenté pour la première fois en 1770.
- Représenté comme un exemple d'IA avancée à l'époque, mais finalement une supercherie.
Apprentissage profond (Deep Learning)
- Le succès des techniques d'apprentissage profond est attribuable à la conjonction de grands ensembles de données, d'un matériel informatique évolutif et d'un logiciel de haut niveau.
- Les données de haute qualité sont essentielles.
- Des logiciels spécifiques sont nécessaires : théano, CUDA, TensorFlow.
- Le matériel informatique doit être puissant.
- Les abstractions de haut niveau dans les données sont modelées à travers multiples transformations non linéaires.
Rappels et relations entre les méthodes abordées
- Algorithmes évolutionnaires (génétiques)
- Découverte des règles d'association (pattern mining)
- Méthode A*
- Problèmes de satisfaction de contraintes (CSP).
Exemple de Satisfaction de contraintes (CSP)
- Problème de 3 couleurs : il est impossible que 2 régions adjacents aient la même couleur.
- L'Australie est représentée sur un graphe.
- Chaque région doit avoir l'une des 3 couleurs.
- Aucune région voisine ne peut avoir la même couleur.
Définitions
- X : ensemble des variables (exemple X1, ..., Xn)
- D : ensemble des domaines (ex: D1, ..., Dn)(un par chaque variable X)
- Di : {v1, ..., vn} pour chaque variable Xi
- C : ensemble de contraintes : spécifie des combinaisons de valeurs. Chaque contrainte Ci est une paire : < porté, relation >
- porté : tuple de variables participant à la contrainte Ci
- relation : définit les valeurs possibles de ces variables.
Types de relations :
- Par extension
- Par intension
Définition de la résolution de CSP
- Affecter des valeurs aux variables en respectant les contraintes.
- Une affectation cohérente ne viole aucune contrainte.
- Une affectation complète impliquer que chaque variable est affectée.
- La solution est une affectation cohérente et complète.
Différents types de contraintes
- Contraintes unaire (Exemple: SA ≠ vert)
- Contraintes binaire (Exemple: SA ≠ NSW)
- Contraintes ternaire (Exemple: entre(X, Y, Z))
- Contraintes globales (Exemple: tousDifférents(SA, WA, NT, Q, NSW, V))
Retour à l'exemple (3 couleurs)
- X = {WA, NT, Q, NSW, V, SA, T}
- D = {rouge, vert, bleu}
- C : ensemble de contraintes (SA ≠ WA, SA ≠ NT, etc.)
Pourquoi formuler un problème sous forme de CSP ?
- Représentation naturelle pour de nombreux problèmes.
- Simplicité de la formulation des variables et contraintes.
- Élagage puissant pour réduire l'espace de recherche.
Exemple d'élagage par CSP
- Fixer une valeur pour une variable réduit l'espace de recherche.
- Réduction de l'espace de recherche de 87%.
Recherche par Retour en arrière (Backtracking)
- Algorithme qui explore l'espace des solutions en profondeur.
- Fonction
BACKTRACKING-SEARCH: retourne une solution ou indique une échec. - Fonction
BACKTRACK: prend l'affectation et le CSP en entrée.
Heuristiques possibles lors de la recherche
- Minimum Restant de valeurs (MRV): choix de la variable avec le moins de valeurs possibles.
- Degré : choix de la variable impliquée dans le plus de contraintes
- Valeurs moins contraintes: un choix qui laisse plus d'options pour les variables suivantes.
Vérification en avant (Forward Checking)
- Fonction qui affecte une valeur à une variable afin de limiter les valeurs possibles des variables suivantes.
Minimiser les conflits
- Algorithme qui sélectionne une variable conflictuelle, teste les valeurs possibles et choisit celle qui minimise les conflits avec les autres variables.
- Fonction
MIN-CONFLICTS: retourne une solution ou une indication de l'échec. - Le nombre de pas est le nombre maximum d'étapes autorisées avant de renoncer.
Exemple du nombre d'itérations par méthode (CSP)
- Pour le problème des 100-reines, comparaison de la performance des différentes méthodes.
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Description
Ce quiz couvre les concepts essentiels de la science des données et de l'intelligence artificielle, y compris l'apprentissage profond et les algorithmes associés. Il aborde également l'histoire de l'IA avec des exemples marquants comme le Turc mécanique. Tester vos connaissances sur ces sujets fascinants pour mieux comprendre leur impact aujourd'hui.
