Résumé:
L’objectif générale de ce mémoire est d’explorer les différentes techniques de
classification et les algorithmes fondamentaux largement utilisés par celle-ci, en
se concentrons beaucoup plus sur les techniques à base de réseaux de
neurones artificiels. Notre approche pratique sera l’implémentation de deux
modèles de calssifieur à bas de réseaux de neurone ,un MLP en premier lieu et
un autoencodeur en second lieu pour la classification de la célèbre base de
données IRIS afin de comparer leur performances en terme de précision
globale
