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Veuillez expliquer ce qu'est le "Système de classification d'apprentissage"
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Les systèmes de classification d'apprentissage, ou LCS, sont un paradigme de méthodes d'apprentissage automatique basées sur des règles qui combinent un composant de découverte (par exemple, généralement un algorithme génétique) avec un composant d'apprentissage (effectuant soit un apprentissage supervisé, soit un apprentissage par renforcement, soit un apprentissage non supervisé). Les systèmes de classification d'apprentissage cherchent à identifier un ensemble de règles dépendant du contexte qui stockent et appliquent collectivement les connaissances de manière fragmentaire afin de faire des prédictions (par exemple, la modélisation du comportement, la classification, l'exploration de données, la régression, l'approximation de fonctions ou la stratégie de jeu). Cette approche permet de diviser les espaces de solutions complexes en parties plus petites et plus simples.
Les concepts fondateurs des systèmes de classification d'apprentissage sont issus de tentatives de modélisation de systèmes adaptatifs complexes, utilisant des agents basés sur des règles pour former un système cognitif artificiel (c'est-à-dire l'intelligence artificielle).