Séminaire SMARSS

Apprentissage incrémental collectif de concept (Sound Multiagent Incremental LEarning)


02/16/2009
Speaker(s) : Henry Soldano (LIPN, UniversitĂ© Paris 13)
Dans ce travail mené avec G. Bourgne (Paris iX) et Amal Elfallah Segrouhchni (Paris VI) nous considérons le problème de l’apprentissage collectif dans un système multi-agents constitué d’agents cognitifs autonomes. Il s’agit ici de résoudre collectivement le problème de cohérence en apprentissage de concepts : l’hypothèse retenue doit accepter les exemples positifs et rejeter les exemples négatifs d’un concept. Un flux d’exemples parvient à la collectivité par l’entremise d’un agent ou un autre et la question est celle du maintien de la consistance (ici la cohérence) de l’hypothèse relativement à l’ensemble des informations (les exemples) dans le système. Chaque agent a un mécanisme élémentaire de mise à jour et suit un protocole lui permettant de s’assurer de la consistance relativement à l’ensemble du système via des interactions avec les autres agents. Il n’y a pas dans ce modèle de mémoire centralisée, ni d’agents ayant un rôle particulier : les agents ne sont pas spécialisés et prennent donc tour à tour un rôle d’apprenant ou de critique. Nous supposons dans une première partie qu’une seule hypothèse est maintenue et commune à tous les agents : les agents sont dits non-individualistes et adoptent une hypothèse qui leur est proposée et qu’ils ne peuvent réfuter. Dans la seconde partie les agents sont individualistes : ils acceptent une hypothèse qu’ils ne peuvent réfuter mais ne l’adoptent pas : à un instant donné chaque agent a une hypothèse différente. Nous donnerons quelques propriétés du mécanisme proposé et montrerons expérimentalement que dans le cas non-individualiste le système peut tirer parti, en termes de qualité de prédiction, des ressources consacrées à explorer l’espace de recherche, alors que dans le cas individualiste il peut tirer parti de la multiplicité des hypothèses si la décision devient collective.
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thomas.genin (at) nulllip6.fr