L’application de le machine learning pour la classification supervisée

Abstract

Dans ce mémoire nous présentons une approche de reconnaissance automatique de formes statiques appliquée aux formes des pièces mécaniques. Cette approche est basée sur un système d’intelligence artificielle à savoir les réseaux de neurones artificiels. A partir des images de pièces mécaniques. nous obtenous les vecteurs caractéristique correspondant aux différents formes de ces pièces.Ces vecteur caractéristique représentent les entrées du réseau de neurones pour effectuer l’apprentissage et la reconnaissance de forme. Le réseau de neurones utilisé est le perceptron multicouche PMC dont l’apprentissage est réalisé par l’algorithme de rétropropagtion du gradient. malgré la difficulté du choix de l’architecture optimale d’un réseau de neurones, notre architecture ainsi que les différents paramètres choisis nous ont donné des résultats intéressante