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Dissertations / Theses on the topic 'Algorithmes d'apprentissage automatique'

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Germain, Pascal. "Algorithmes d'apprentissage automatique inspirés de la théorie PAC-Bayes." Thesis, Université Laval, 2009. http://www.theses.ulaval.ca/2009/26191/26191.pdf.

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Abstract:
Dans un premier temps, ce mémoire présente un théorème PAC-Bayes général, duquel il est possible d'obtenir simplement plusieurs bornes PAC-Bayes connues. Ces bornes permettent de calculer une garantie sur le risque d'un classificateur à partir de ses performances sur l'ensemble de données d'entraînement. Par l'interprétation du comportement de deux bornes PAC-Bayes, nous énonçons les caractéristiques propres aux classificateurs qu'elles favorisent. Enfin, une spécialisation de ces bornes à la famille des classificateurs linéaires est détaillée. Dans un deuxième temps, nous concevons trois no
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Mariéthoz, Johnny. "Algorithmes d'apprentissage discriminants en vérification du locuteur." Lyon 2, 2006. http://theses.univ-lyon2.fr/documents/lyon2/2006/mariethoz_j.

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Abstract:
This thesis addresses text-independent speaker verification from a machine learning point of view. We use the machine learning framework to better define the problem and to develop new unbiased performance measures and statistical tests to compare objectively new approaches. We propose a new interpretation of the state-of-the-art Gaussian Mixture Model based system and show that they are discriminant and equivalent to a mixture of linear classifiers. A general framework for score normalization is also given for both probability and non-probability based models. With this new framework we bette
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Lacasse, Alexandre. "Bornes PAC-Bayes et algorithmes d'apprentissage." Thesis, Université Laval, 2010. http://www.theses.ulaval.ca/2010/27635/27635.pdf.

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Abstract:
L’objet principale de cette thèse est l’étude théorique et la conception d’algorithmes d’apprentissage concevant des classificateurs par vote de majorité. En particulier, nous présentons un théorème PAC-Bayes s’appliquant pour borner, entre autres, la variance de la perte de Gibbs (en plus de son espérance). Nous déduisons de ce théorème une borne du risque du vote de majorité plus serrée que la fameuse borne basée sur le risque de Gibbs. Nous présentons également un théorème permettant de borner le risque associé à des fonctions de perte générale. À partir de ce théorème, nous concevons des a
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Choquette, Philippe. "Nouveaux algorithmes d'apprentissage pour classificateurs de type SCM." Master's thesis, Québec : Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/24840/24840.pdf.

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Giguère, Sébastien. "Algorithmes d'apprentissage automatique pour la conception de composés pharmaceutiques et de vaccins." Doctoral thesis, Université Laval, 2015. http://hdl.handle.net/20.500.11794/25748.

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Abstract:
La découverte de composés pharmaceutiques est actuellement trop longue et trop coûteuse, et le taux d’échec, trop élevé. Les bases de données biochimiques et génomiques ne cessent de grossir et il est maintenant impraticable d’interpréter ces données. Un changement radical est nécessaire ; certaines étapes de ce processus doivent être automatisées. Les peptides jouent un rôle important dans le système immunitaire et dans la signalisation cellulaire. Leurs propriétés favorables en font des candidats de choix pour initier la conception de nouveaux médicaments et assister la production de nouveau
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Sayadi, Karim. "Classification du texte numérique et numérisé. Approche fondée sur les algorithmes d'apprentissage automatique." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066079/document.

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Abstract:
Différentes disciplines des sciences humaines telles la philologie ou la paléographie font face à des tâches complexes et fastidieuses pour l'examen des sources de données. La proposition d'approches computationnelles en humanités permet d'adresser les problématiques rencontrées telles que la lecture, l'analyse et l'archivage de façon systématique. Les modèles conceptuels élaborés reposent sur des algorithmes et ces derniers donnent lieu à des implémentations informatiques qui automatisent ces tâches fastidieuses. La première partie de la thèse vise, d'une part, à établir la structuration thém
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Tavakoli, Amirhossein. "Algorithmes hybrides d'optimisation combinatoire et d'apprentissage automatique pour l'efficacité énergétique des réseaux d'eau potable." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4121.

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Abstract:
Les réseaux de distribution d'eau potable sont des systèmes énergivores, en raison principalement du pompage. Cependant, ils offrent des opportunités de réduction et de report de charge, grâce aux châteaux d'eau et à leur capacité de stockage. La gestion opérationnelle optimisée du pompage et du stockage dans les réseaux d'eau, dite aussi « ordonnancement du pompage », est donc est un levier avantageux pour les réseaux électriques, mais c'est aussi un problème d'optimisation mathématique complexe. L'objet de cette thèse est la conception d'algorithmes de résolution efficaces pour un modèle mat
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Brouard, Thierry. "Algorithmes hybrides d'apprentissage de chaines de Markov cachées : conception et applications à la reconnaissance des formes." Tours, 1999. http://www.theses.fr/1999TOUR4002.

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Abstract:
La problématique de ce travail repose sur la qualité de modélisation de données (appelées observations) faite par des chaines de Markov cachées (CMC). Notre objectif est alors de proposer des algorithmes permettant d'améliorer cette qualité. Le critère retenu pour quantifier la qualité de la modélisation est la probabilité que la CMC génère des observations données. La résolution de ce problème fait appel à des techniques d'hybridation. Les outils employés conjointement aux CMC dans ce travail sont les algorithmes génétiques. Nous les utilisons ici pour répondre à une double attente. Premièrem
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Drouin, Alexandre. "Inferring phenotypes from genotypes with machine learning : an application to the global problem of antibiotic resistance." Doctoral thesis, Université Laval, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11794/34944.

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Abstract:
Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2018-2019<br>La compréhension du lien entre les caractéristiques génomiques d’un individu, le génotype, et son état biologique, le phénotype, est un élément essentiel au développement d’une médecine personnalisée où les traitements sont adaptés à chacun. Elle permet notamment d’anticiper des maladies, d’estimer la réponse à des traitements et même d’identifier de nouvelles cibles pharmaceutiques. L’apprentissage automatique est une science visant à développer des algorithmes capables d’apprendre à partir d’exemples. Ces
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Fournier, Laurent. "Contribution à la modélisation d'un véhicule automobile et de son environnement : Algorithmes d'apprentissage pour la commande électronique de boîte de vitesse automatique." Limoges, 1996. http://www.theses.fr/1996LIMO0061.

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Bordes, Antoine. "Nouveaux Algorithmes pour l'Apprentissage de Machines à Vecteurs Supports sur de Grandes Masses de Données." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00464007.

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Abstract:
Internet ainsi que tous les moyens numériques modernes disponibles pour communiquer, s'informer ou se divertir génèrent des données en quantités de plus en plus importantes. Dans des domaines aussi variés que la recherche d'information, la bio-informatique, la linguistique computationnelle ou la sécurité numérique, des méthodes automatiques capables d'organiser, classifier, ou transformer des téraoctets de données apportent une aide précieuse. L'apprentissage artificiel traite de la conception d'algorithmes qui permettent d'entraîner de tels outils à l'aide d'exemples d'apprentissage. Utiliser c
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Giffon, Luc. "Approximations parcimonieuses et méthodes à noyaux pour la compression de modèles d'apprentissage." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2020. http://www.theses.fr/2020AIXM0354.

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Abstract:
Cette thèse a pour objectif d’étudier et de valider expérimentalement les bénéfices, en terme de quantité de calcul et de données nécessaires, que peuvent apporter les méthodes à noyaux et les méthodes d’approximation parcimonieuses à des algorithmes d’apprentissage existant. Dans une première partie de cette thèse, nous proposons un nouveau type d’architecture neuronale qui fait intervenir une fonction noyau afin d’en réduire le nombre de paramètres à apprendre, ce qui permet de la rendre robuste au sur-apprentissage dans un régime où peu de données annotées sont disponibles. Dans une seconde
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Joshi, Bikash. "Algorithmes d'apprentissage pour les grandes masses de données : Application à la classification multi-classes et à l'optimisation distribuée asynchrone." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM046/document.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est de développer des algorithmes d'apprentissage adaptés aux grandes masses de données. Dans un premier temps, nous considérons le problème de la classification avec un grand nombre de classes. Afin d'obtenir un algorithme adapté à la grande dimension, nous proposons un algorithme qui transforme le problème multi-classes en un problème de classification binaire que nous sous-échantillonnons de manière drastique. Afin de valider cette méthode, nous fournissons une analyse théorique et expérimentale détaillée.Dans la seconde partie, nous approchons le problème de l'app
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Gisselbrecht, Thibault. "Algorithmes de bandits pour la collecte d’informations en temps réel dans les réseaux sociaux." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066655.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la collecte de données en temps réel dans les médias sociaux. En raison des différentes limitations imposées par ces médias, mais aussi de la quantité très importante de données, il n’est pas envisageable de collecter la totalité des données produites par des sites tels que Twitter. Par conséquent, pour être en mesure de récolter des informations pertinentes, relativement à un besoin prédéfini, il est nécessaire de se focaliser sur un sous-ensemble des données existantes. Dans ce travail, nous considérons chaque utilisateur d’un réseau soc
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Cornec, Matthieu. "Inégalités probabilistes pour l'estimateur de validation croisée dans le cadre de l'apprentissage statistique et Modèles statistiques appliqués à l'économie et à la finance." Phd thesis, Université de Nanterre - Paris X, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00530876.

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Abstract:
L'objectif initial de la première partie de cette thèse est d'éclairer par la théorie une pratique communément répandue au sein des practiciens pour l'audit (ou risk assessment en anglais) de méthodes prédictives (ou prédicteurs) : la validation croisée (ou cross-validation en anglais). La seconde partie s'inscrit principalement dans la théorie des processus et son apport concerne essentiellement les applications à des données économiques et financières. Le chapitre 1 s'intéresse au cas classique de prédicteurs de Vapnik-Chernovenkis dimension (VC-dimension dans la suite) finie obtenus par min
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Al, Saleh Mohammed. "SPADAR : Situation-aware and proactive analytics for dynamic adaptation in real time." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG060.

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Abstract:
Bien que le niveau de rayonnement soit une préoccupation sérieuse qui nécessite une surveillance continue, de nombreux systèmes existants sont conçus pour effectuer cette tâche. Radiation Early Warning System (REWS) est l'un de ces systèmes qui surveille le niveau de rayonnement gamma dans l'air. Un tel système nécessite une intervention manuelle élevée, dépend totalement de l'analyse d'experts et présente des lacunes qui peuvent parfois être risquées. Dans cette thèse, l'approche RIMI (Refining Incoming Monitored Incidents) sera introduite, qui vise à améliorer ce système pour gagner en auton
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Sani, Amir. "Apprentissage automatique pour la prise de décisions." Thesis, Lille 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LIL10038/document.

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Abstract:
La prise de décision stratégique concernant des ressources de valeur devrait tenir compte du degré d'aversion au risque. D'ailleurs, de nombreux domaines d'application mettent le risque au cœur de la prise de décision. Toutefois, ce n'est pas le cas de l'apprentissage automatique. Ainsi, il semble essentiel de devoir fournir des indicateurs et des algorithmes dotant l'apprentissage automatique de la possibilité de prendre en considération le risque dans la prise de décision. En particulier, nous souhaiterions pouvoir estimer ce dernier sur de courtes séquences dépendantes générées à partir de
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Ngo, Duy Hoa. "Amélioration de l'alignement d'ontologies par les techniques d'apprentissage automatique, d'appariement de graphes et de recherche d'information." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00767318.

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Abstract:
Ces dernières années, les ontologies ont suscité de nombreux travaux dans le domaine du web sémantique. Elles sont utilisées pour fournir le vocabulaire sémantique permettant de rendre la connaissance du domaine disponible pour l'échange et l'interprétation au travers des systèmes d'information. Toutefois, en raison de la nature décentralisée du web sémantique, les ontologies sont très hétérogènes. Cette hétérogénéité provoque le problème de la variation de sens ou ambiguïté dans l'interprétation des entités et, par conséquent, elle empêche le partage des connaissances du domaine. L'alignement
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Luu, Hoang Phuc Hau. "Techniques avancées d'apprentissage automatique basées sur DCA et applications à la maintenance prédictive." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2022. http://www.theses.fr/2022LORR0139.

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Abstract:
L'optimisation stochastique revêt une importance majeure à l'ère du big data et de l'intelligence artificielle. Ceci est attribué à la prévalence de l'aléatoire/de l'incertitude ainsi qu'à la disponibilité toujours croissante des données, deux facteurs qui rendent l'approche déterministe infaisable. Cette thèse étudie l'optimisation stochastique non convexe et vise à résoudre les défis du monde réel, notamment l'extensibilité, variance élevée, l'incertitude endogène et le bruit corrélé. Le thème principal de la thèse est de concevoir et d'analyser de nouveaux algorithmes stochastiques basés su
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Aouini, Zied. "Traffic monitoring in home networks : from theory to practice." Thesis, La Rochelle, 2017. http://www.theses.fr/2017LAROS035/document.

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Abstract:
Les réseaux domestiques sont confrontés à une évolution continue et deviennent de plus en plus complexes. Leur complexité a évolué selon deux dimensions interdépendantes. D'une part, la topologie du réseau domestique devient plus complexe avec la multiplication des équipements et des technologies de connectivité. D'autre part, l'ensemble des services accessibles via le réseau domestique ne cesse de s’élargir. Un tel contexte a rendu la gestion du réseau domestique plus difficile pour les Fournisseurs d’Accès Internet (FAI) et les utilisateurs finaux. Dans ce manuscrit, nous nous concentrons su
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Bubeck, Sébastien. "JEUX DE BANDITS ET FONDATIONS DU CLUSTERING." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845565.

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Abstract:
Ce travail de thèse s'inscrit dans le domaine du machine learning et concerne plus particulièrement les sous-catégories de l'optimisation stochastique, du online learning et du clustering. Ces sous-domaines existent depuis plusieurs décennies mais ils ont tous reçu un éclairage différent au cours de ces dernières années. Notamment, les jeux de bandits offrent aujourd'hui un cadre commun pour l'optimisation stochastique et l'online learning. Ce point de vue conduit a de nombreuses extensions du jeu de base. C'est sur l'étude mathématique de ces jeux que se concentre la première partie de cette
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Buhot, Arnaud. "Etude de propriétés d'apprentissage supervisé et non supervisé par des méthodes de Physique Statistique." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1999. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00001642.

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Abstract:
L'objet de cette thèse est l'étude de diverses propriétés d'apprentissage à partir d'exemples par des méthodes de Physique Statistique, notamment, par la méthode des répliques. Des tâches supervisées, correspondant à la classification binaire de données, ainsi que des tâches non supervisées, comme l'estimation paramétrique d'une densité de probabilité, sont considérées. Dans la première partie, une approche variationnelle permet de déterminer la performance de l'apprentissage optimal d'une direction d'anisotropie, et de déduire une fonction de coût permettant d'obtenir ces performances optimal
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Zantedeschi, Valentina. "A Unified View of Local Learning : Theory and Algorithms for Enhancing Linear Models." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSES055/document.

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Abstract:
Dans le domaine de l'apprentissage machine, les caractéristiques des données varient généralement dans l'espace des entrées : la distribution globale pourrait être multimodale et contenir des non-linéarités. Afin d'obtenir de bonnes performances, l'algorithme d'apprentissage devrait alors être capable de capturer et de s'adapter à ces changements. Même si les modèles linéaires ne parviennent pas à décrire des distributions complexes, ils sont réputés pour leur passage à l'échelle, en entraînement et en test, aux grands ensembles de données en termes de nombre d'exemples et de nombre de fonctio
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Keisler, Julie. "Automated Deep Learning : algorithms and software for energy sustainability." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2025. http://www.theses.fr/2025ULILB001.

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Abstract:
Les technologies actuelles ne permettant le stockage que par des moyens coûteux et peu efficaces, l'électricité reste difficile à stocker à grande échelle. Pour le bon fonctionnement du réseau, il est ainsi important qu'à tout instant, l'électricité injectée dans le réseau soit égale à l'électricité consommée. Historiquement et encore aujourd'hui, pour maintenir cet équilibre, les moyens de production sont planifiés par anticipation de la demande; d'où l'importance de prévoir aussi précisément que possible la consommation électrique. Avec l'intégration massive des énergies renouvelables dont l
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Liakopoulos, Nikolaos. "Machine Learning Techniques for Online Resource Allocation in Wireless Networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS529.

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Abstract:
Traditionnellement, l'optimisation du réseau est utilisée afin de fournir de bonnes options de configuration basées sur des modèles mathématiques et des hypothèses statistiques. La tendance actuelle en ce qui concerne des problèmes de réseau consiste à exploiter le pouvoir des données afin d’extraire des modèles et gérer les incertitudes. Cette thèse, propose des cadres algorithmiques pour les réseaux sans fil, basés à la fois sur l'optimisation classique ou des données et sur l'apprentissage automatique. Nous ciblons deux cas, l'association d'utilisateurs et la réservation de ressources en nu
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Mignacco, Francesca. "Statistical physics insights on the dynamics and generalisation of artificial neural networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASP074.

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Abstract:
L'apprentissage machine est une technologie désormais omniprésente dans notre quotidien. Toutefois, ce domaine reste encore largement empirique et ses enjeux scientifiques manquent d'une compréhension théorique profonde. Cette thèse se penche vers la découverte des mécanismes sous-tendant l'apprentissage dans les réseaux de neurones artificiels à travers le prisme de la physique statistique. Dans une première partie, nous nous intéressons aux propriétés statiques des problèmes d'apprentissage, que nous introduisons au chapitre 1.1. Dans le chapitre 1.2, nous considérons la classification d'un
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Maillard, Odalric-Ambrym. "APPRENTISSAGE SÉQUENTIEL : Bandits, Statistique et Renforcement." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845410.

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Abstract:
Cette thèse traite des domaines suivant en Apprentissage Automatique: la théorie des Bandits, l'Apprentissage statistique et l'Apprentissage par renforcement. Son fil rouge est l'étude de plusieurs notions d'adaptation, d'un point de vue non asymptotique : à un environnement ou à un adversaire dans la partie I, à la structure d'un signal dans la partie II, à la structure de récompenses ou à un modèle des états du monde dans la partie III. Tout d'abord nous dérivons une analyse non asymptotique d'un algorithme de bandit à plusieurs bras utilisant la divergence de Kullback-Leibler. Celle-ci perm
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"Algorithmes d'apprentissage automatique inspirés de la théorie PAC-Bayes." Thesis, Université Laval, 2009. http://www.theses.ulaval.ca/2009/26191/26191.pdf.

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Tshibala, Tshitoko Emmanuel. "Prédiction des efforts de test : une approche basée sur les seuils des métriques logicielles et les algorithmes d'apprentissage automatique." Thèse, 2019. http://depot-e.uqtr.ca/id/eprint/9431/1/eprint9431.pdf.

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