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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage actf'

Author: Grafiati
Published: 28 May 2022
Last updated: 30 July 2025

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Скарлупіна, Юлія Анатоліївна, Юлия Анатольевна Скарлупина та Yuliia Anatoliivna Skarlupina. "Оптимізація вивчення французької мови як другої іноземної". Thesis, Харківський національний університет імені Каразіна, 2013. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/64048.

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Abstract:
Одним із ефективних засобів сприяння активному вивченню іноземної мови з професійно метою є науково–дослідницька робота студентів, яка стимулює професійний інтерес студентів, їх пізнавальну активність і самостійність.<br>L'activité de recherche est un des moyens efficaces de l'optimisation de l'apprentissage de'une langue étrangère pour le but professionnel, elle stymule l'intret professionnel des étudiants, leur activité cognitive et leur indépendance.
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Bondu, Alexis. "Apprentissage actif par modèles locaux." Phd thesis, Université d'Angers, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00450124.

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Abstract:
Les méthodes d'apprentissage statistiques exploitent des exemples, pour enseigner un comportement à un modèle prédictif. La classification supervisée requiert des exemples étiquetés. En pratique, l'étiquetage des exemples peut se révélé coûteux. Dans certain cas, l'étiquetage implique un expert humain, un instrument de mesure, un temps de calcul élevé...etc. Les méthodes d'apprentissage actif réduisent le coût de préparation des données d'apprentissage. Ces méthodes cherchent à étiqueter uniquement les exemples les plus utiles à l'apprentissage d'un modèle. Les travaux présentés dans ce manusc
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3

Gandar, Benoît. "Apprentissage actif pour l'approximation de variétés." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00954409.

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Abstract:
L'apprentissage statistique cherche à modéliser un lien fonctionnel entre deux variables X et Y à partir d'un échantillon aléatoire de réalisations de (X,Y ). Lorsque la variable Y prend un nombre binaire de valeurs, l'apprentissage s'appelle la classification (ou discrimination en français) et apprendre le lien fonctionnel s'apparente à apprendre la frontière d'une variété dans l'espace de la variable X. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans le contexte de l'apprentissage actif, i.e. nous supposons que l'échantillon d'apprentissage n'est plus aléatoire et que nous pouvons, par l'intermédia
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4

Vu, Viet-Vu. "Clustering semi-supervisé et apprentissage actif." Paris 6, 2011. http://www.theses.fr/2011PA066607.

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5

Ballout, Ali. "Apprentissage actif pour la découverte d'axiomes." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4026.

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Abstract:
Cette thèse aborde le défi de l'évaluation des formules logiques candidates, avec un accent particulier sur les axiomes, en combinant de manière synergique l'apprentissage automatique et le raisonnement symbolique. Cette approche innovante facilite la découverte automatique d'axiomes, principalement dans la phase d'évaluation des axiomes candidats générés. La recherche vise à résoudre le problème de la validation efficace et précise de ces candidats dans le contexte plus large de l'acquisition de connaissances sur le Web sémantique.Reconnaissant l'importance des heuristiques de génération exis
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6

Cámara, Chávez Guillermo. "Analyse du contenu vidéo par apprentissage actif." Cergy-Pontoise, 2007. http://www.theses.fr/2007CERG0380.

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Abstract:
L’objet de cette thèse est de proposer un système d’indexation semi-automatique et de recherche interactive pour la vidéo. Nous avons développé un algorithme de détection des plans automatique sans paramètre, ni seuil. Nous avons choisi un classifieur SVM pour sa capacité à traiter des caractéristiques de grandes dimensions tout en préservant des garanties de généralisation pour peu d’exemples d’apprentissage. Nous avons étudié plusieurs combinaisons de caractéristiques et de fonctions noyaux et présenté des résultats intéressants pour la tâche de détection de plan de TRECVID 2006. Nous avons
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Cámara, Chávez Guillermo Philipp-Foliguet Sylvie. "Analyse du contenu vidéo par apprentissage actif." [s.l.] : [s.n.], 2009. http://biblioweb.u-cergy.fr/theses/07CERG0380.pdf.

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Abstract:
Reproduction de : Thèse doctorat : Traitement de l'image et du signal : Université de Cergy-Pontoise : 2007. Reproduction de : Thèse doctorat : Traitement de l'image et du signal : Universidade Federal de Minas Gerais (Brésil) : 2007.<br>Thèse soutenue en co-tutelle. Titre provenant de l'écran titre. Bibliogr. p. 157-174.
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Goëau, Hervé. "Structuration de collections d'images par apprentissage actif crédibiliste." Phd thesis, Grenoble 1, 2009. http://www.theses.fr/2009GRE10070.

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Abstract:
L'indexation des images est une étape indispensable pour valoriser un fond d'archive professionnel ou des collections d'images personnelles. Le "documentaliste" se doit de décrire précisément chaque document collecté dans la perspective de le retrouver. La difficulté est alors d'interpréter les contenus visuels et de les associer entre eux afin de couvrir différentes catégories qui peuvent être souvent très subjectives. Dans ce travail, nous nous inspirons du principe de l'apprentissage actif pour aider un utilisateur dans cette tâche de structuration de collections d'images. A partir de l'ana
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9

Goëau, Hervé. "Structuration de collections d'images par apprentissage actif crédibiliste." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00410380.

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Abstract:
L'indexation des images est une étape indispensable pour valoriser un fond d'archive professionnel ou des collections d'images personnelles. Le "documentaliste" se doit de décrire précisément chaque document collecté dans la perspective de le retrouver. La difficulté est alors d'interpréter les contenus visuels et de les associer entre eux afin de couvrir différentes catégories qui peuvent être souvent très subjectives. Dans ce travail, nous nous inspirons du principe de l'apprentissage actif pour aider un utilisateur dans cette tâche de structuration de collections d'images. A partir de l'ana
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Arens, Maxime. "Apprentissage actif multi-labels pour des architectures transformers." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES052.

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Abstract:
L'annotation des données est cruciale pour l'apprentissage automatique, notamment dans les domaines techniques, où la qualité et la quantité des données annotées affectent significativement l'efficacité des modèles entraînés. L'utilisation de personnel humain est coûteuse, surtout lors de l'annotation pour la classification multi-labels, les instances pouvant être associées à plusieurs labels. L'apprentissage actif (AA) vise à réduire les coûts d'annotation en sélectionnant intelligemment des instances pour l'annotation, plutôt que de les annoter de manière aléatoire. L'attention récente porté
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Safadi, Bahjat. "Indexation sémantique des images et des vidéos par apprentissage actif." Phd thesis, Université de Grenoble, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00766904.

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Abstract:
Le cadre général de cette thèse est l'indexation sémantique et la recherche d'informations, appliquée à des documents multimédias. Plus précisément, nous nous intéressons à l'indexation sémantique des concepts dans des images et vidéos par les approches d'apprentissage actif, que nous utilisons pour construire des corpus annotés. Tout au long de cette thèse, nous avons montré que les principales difficultés de cette tâche sont souvent liées, en général, à l'fossé sémantique. En outre, elles sont liées au problème de classe-déséquilibre dans les ensembles de données à grande échelle, où les con
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Lecerf, Loïc. "L' apprentissage machine pour assister l'annotation de documents : clustering visuel interactif, apprentissage actif et extraction automatique des descripteurs." Paris 6, 2009. http://www.theses.fr/2009PA066186.

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Abstract:
Ce mémoire porte sur l’apprentissage machine pour l’annotation. L’objectif de l’annotation est d’insérer une information additionnelle à un objet (e. G. Images, documents, vidéos, données biologiques, etc. ). Ces informations permettent une meilleure compréhension ou organisation de ces objets par une machine. Alors que l’annotation manuelle est le plus souvent coûteuse, les travaux récents de la littérature proposent d’utiliser les méthodes d’apprentissage machine pour automatiser la tâche d’annotation. L’apprentissage machine a connu une progression très importante et son application à l’ann
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Deschamps, Sébastien. "Apprentissage actif profond pour la reconnaissance visuelle à partir de peu d’exemples." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS199.

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Abstract:
L’analyse automatique d’images a permis d’améliorer l’exploitation des capteurs d’image, avec des données qui proviennent de différents capteurs tels que des caméras de téléphone, des caméras de surveillance, des imageurs satellites ou encore des drones. L’apprentissage profond obtient d’excellents résultats dans les applications d’analyse d’images où de grandes quantités de données annotées sont disponibles, mais apprendre un nouveau classifieur d’images à partir de zéro est une tâche difficile. La plupart des méthodes de classification d’images sont supervisées, nécessitant des annotations,
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Boisson, Arthur. "Motricité et intégration multi-sensorielle : apprentissage des représentations grapho-phonémiques." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSE2126/document.

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Abstract:
Nous sommes, dans notre vie quotidienne entourés d'associations audio-visuelles : nous les percevons et les mémorisons tout au long de notre vie. Pourtant, les mécanismes impliqués dans leur apprentissage restent abscons. En particulier, les facteurs comme la motricité permettant de favoriser de tels apprentissages, sont rarement étudiés d'un point de vue mnésique.Ainsi, les objectifs généraux de cette thèse visent à : i) étudier les mécanismes cognitifs à la base de l'apprentissage d'associations audio-visuelles, ii) mieux comprendre l'impact de la motricité dans l'efficacité de ses mécanisme
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Král, Pavel. "Automatic Recognition of Dialogue Acts." Thesis, Nancy 1, 2007. http://www.theses.fr/2007NAN10114/document.

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Abstract:
Ce mémoire concerne la reconnaissance automatique des Actes de Dialogues (ADs) en tchéque et en français. Les ADs sont des unités au niveau de la phrase qui représentent des différents états d’un dialogue, comme par exemple les questions, les affirmations, les hésitations, etc. La première contribution de ce travail est de proposer et comparer plusieurs approches de reconnaissance des ADs qui sont basées sur trois types d’informations : lexical, prosodique et relative à la position des mots dans une phrase. Ces approches ont eté testées sur un corpus tchèque de dialogues homme-homme. Ce corpus
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Bouillon, Manuel. "Apprentissage actif en-ligne d'un classifieur évolutif, application à la reconnaissance de commandes gestuelles." Thesis, Rennes, INSA, 2016. http://www.theses.fr/2016ISAR0019/document.

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Abstract:
L'utilisation de commandes gestuelles est une nouvelle méthode d'interaction sur interface tactile. Une bonne méthode pour faciliter la mémorisation de ces commandes gestuelles est de laisser l'utilisateur les personnaliser. Ce contexte applicatif induit une situation d'apprentissage croisé, où l'utilisateur doit mémoriser le jeu de symboles elle système doit apprendre à reconnaître les différents symboles. Cela implique un certain nombre de contraintes, à la fois sur le système de reconnaissance de symboles ct sur le système de supervision de son apprentissage. Il faut par exemple que le clas
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Fernandez, Jonathan. "Favoriser un apprentissage actif : Effets des tests d’entraînement sur les processus cognitifs et métacognitifs." Thesis, Rennes 2, 2017. http://www.theses.fr/2017REN20047/document.

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Abstract:
Il est aujourd’hui reconnu que la réussite des étudiants à l’université repose sur leurs capacités à autoréguler leur apprentissage, c’est-à-dire à 1) fixer des objectifs adaptés à la tâche, 2) déployer des stratégies d’apprentissage efficaces et 3) vérifier régulièrement si ces objectifs ont été atteints. Or, lorsqu’ils apprennent des documents complexes, ceux-ci ont tendance à traiter passivement l’information et à surestimer la qualité de leur apprentissage. Cette thèse vise à déterminer si le fait d’insérer des tests d’entraînement au sein d’un document multimédia amène les étudiants à tra
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Cherdieu, Mélaine. "Effet du sommeil sur un apprentissage implicite : transfert vers une mémoire explicite ?" Thesis, Lyon 2, 2014. http://www.theses.fr/2014LYO20061/document.

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Abstract:
De nombreuses études ses sont intéressées à l’influence du sommeil sur la mémoire. Une période de sommeil comparée à une période d’éveil permet de réduire l’oubli, d’améliorer les performances mais également de réorganiser les traces mnésiques, favorisant ainsi la créativité et l’extraction de règles. Ces études se basent sur les modèles classiques de la mémoire et expliquent ces observations par une interaction entre les processus implicites et explicites au cours du sommeil. Cependant, les modèles classiques de la mémoire semblent limités pour décrire la totalité des processus de réorganisat
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Bouguelia, Mohamed-Rafik. "Classification et apprentissage actif à partir d'un flux de données évolutif en présence d'étiquetage incertain." Thesis, Université de Lorraine, 2015. http://www.theses.fr/2015LORR0034/document.

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Abstract:
Cette thèse traite de l’apprentissage automatique pour la classification de données. Afin de réduire le coût de l’étiquetage, l’apprentissage actif permet de formuler des requêtes pour demander à un opérateur d’étiqueter seulement quelques données choisies selon un critère d’importance. Nous proposons une nouvelle mesure d’incertitude qui permet de caractériser l’importance des données et qui améliore les performances de l’apprentissage actif par rapport aux mesures existantes. Cette mesure détermine le plus petit poids nécessaire à associer à une nouvelle donnée pour que le classifieur change
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Bouguelia, Mohamed-Rafik. "Classification et apprentissage actif à partir d'un flux de données évolutif en présence d'étiquetage incertain." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2015. http://www.theses.fr/2015LORR0034.

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Abstract:
Cette thèse traite de l’apprentissage automatique pour la classification de données. Afin de réduire le coût de l’étiquetage, l’apprentissage actif permet de formuler des requêtes pour demander à un opérateur d’étiqueter seulement quelques données choisies selon un critère d’importance. Nous proposons une nouvelle mesure d’incertitude qui permet de caractériser l’importance des données et qui améliore les performances de l’apprentissage actif par rapport aux mesures existantes. Cette mesure détermine le plus petit poids nécessaire à associer à une nouvelle donnée pour que le classifieur change
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Krithara, Anastasia. "Learning aspect models with partially labeled data." Paris 6, 2008. http://www.theses.fr/2008PA066059.

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Abstract:
L'apprentissage automatique a été utilisé pour diverses tâches d'accès à l'information, tels que la catégorisation, le clustering ou l'extraction d'information. Acquérir les données annotées nécessaires pour appliquer les techniques d'apprentissage supervisé est un défi majeur pour cesapplications, en particulier pour les très grandes collections. Au coursdes dernières années, deux grandes approches ont été explorées dans cesens, l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage actif. Les deuxparadigmes abordent la question du coût d'annotation, mais de deux pointsde vue différents. D'une par
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Mezine, Adel. "Conduite d'expériences par apprentissage actif pour l'identification de systèmes dynamiques biologiques : application à l'estimation de paramètres d'équations différentielles ordinaires." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLE030/document.

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Abstract:
Ces dernières années, les progrès continuels des techniques de criblage et de séquençage à haut débit ont nourri la biologie des systèmes, ouvrant la voie à l’identification de systèmes dynamiques biologiques tels que des réseaux de régulation génique. Cependant, l’insuffisance et la mauvaise qualité des données expérimentales se traduisent trop souvent par des estimations incertaines des paramètres d’intérêt des systèmes étudiés : ces incertitudes peuvent être levées en produisant de nouvelles données dans des conditions expérimentales variées, ce qui implique un coût potentiellement élevé. D
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Nguyen, Sao Mai. "Un robot curieux pour l'apprentissage actif par babillage d'objectifs : choisir de manière stratégique quoi, comment, quand et de qui apprendre." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00977385.

Full text
Abstract:
Les défis pour voir des robots opérant dans l'environnement de tous les jours des humains et sur unelongue durée soulignent l'importance de leur adaptation aux changements qui peuvent être imprévisiblesau moment de leur construction. Ils doivent être capable de savoir quelles parties échantillonner, et quelstypes de compétences il a intérêt à acquérir. Une manière de collecter des données est de décider par soi-même où explorer. Une autre manière est de se référer à un mentor. Nous appelons ces deux manièresde collecter des données des modes d'échantillonnage. Le premier mode d'échantillonnage
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Baskiotis, Nicolas. "Evaluation d'algorithmes pour et par l'apprentissage." Paris 11, 2008. http://www.theses.fr/2008PA112275.

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Abstract:
Une des principales difficultés concernant les applications issues de l’apprentissage automatique est le choix a priori de l’algorithme susceptible de fournir les meilleures performances en termes de classification. Nos travaux se sont inspirés des recherches dans le domaine de l’optimisation combinatoire portant sur la notion de transition de phase pour proposer une approche duale au traitement usuel de ce problème par le méta-apprentissage. Notre objectif est d’établir une carte de compétence d’un système d’apprentissage selon des descripteurs sur l’espace des problèmes, permettant d’identif
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Contardo, Gabriella. "Machine learning under budget constraints." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066203/document.

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Abstract:
Cette thèse propose de s'intéresser au problème de la prédiction en apprentissage statistique sous contrainte de coût, notamment du coût de l'information utilisée par le système de prédiction. Les approches classiques d'apprentissage statistique utilisent généralement le seul aspect de la performance en prédiction pour évaluer la qualité d'un modèle, ignorant le coût potentiel du modèle, par exemple en quantité de données utilisées en apprentissage (nombre d'exemples, nombre d'étiquette, mémoire) ou en inférence (quantité de features -ou caractéristiques-). Nous proposons plus particulièrement
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Aklil, Nassim. "Apprentissage actif sous contrainte de budget en robotique et en neurosciences computationnelles. Localisation robotique et modélisation comportementale en environnement non stationnaire." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066225/document.

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Abstract:
La prise de décision est un domaine très étudié en sciences, que ce soit en neurosciences pour comprendre les processus sous tendant la prise de décision chez les animaux, qu’en robotique pour modéliser des processus de prise de décision efficaces et rapides dans des tâches en environnement réel. En neurosciences, ce problème est résolu online avec des modèles de prises de décision séquentiels basés sur l’apprentissage par renforcement. En robotique, l’objectif premier est l’efficacité, dans le but d’être déployés en environnement réel. Cependant en robotique ce que l’on peut appeler le budget
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Guélorget, Paul. "Active learning for the detection of objects of operational interest in open-source multimedia content." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS018.

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Abstract:
Une profusion de contenus, acteurs et interactions en source ouverte sont ciblées par les analystes à des fins commerciales, politiques ou de renseignement. Analyser l'immensité de ces données requiert une assistance automatisée. Bien que les propositions récentes en matière d'architectures de réseaux de neurones aient montré de fortes capacités envers les modalités image et texte, leur entraînement exploite des jeux de données massifs, inexistant pour la majorité des classes d'intérêt opérationnel. Pour résoudre ce problème, l'apprentissage actif tire parti de la grande quantité de documents
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Nguyen, Sao Mai. "Un robot curieux pour l’apprentissage actif par babillage d’objectifs : choisir de manière stratégique quoi, comment, quand et de qui apprendre." Thesis, Bordeaux 1, 2013. http://www.theses.fr/2013BOR15223/document.

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Abstract:
Les défis pour voir des robots opérant dans l’environnement de tous les jours des humains et sur unelongue durée soulignent l’importance de leur adaptation aux changements qui peuvent être imprévisiblesau moment de leur construction. Ils doivent être capable de savoir quelles parties échantillonner, et quelstypes de compétences il a intérêt à acquérir. Une manière de collecter des données est de décider par soi-même où explorer. Une autre manière est de se référer à un mentor. Nous appelons ces deux manièresde collecter des données des modes d’échantillonnage. Le premier mode d’échantillonnage
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Szilas, Nicolas. "Apprentissage dans les réseaux récurrents pour la modélisation mécanique et étude de leurs interactions avec l'environnement." Phd thesis, Grenoble INPG, 1995. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00345820.

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Abstract:
Issus d'une analogie avec les réseaux de neurones biologiques du cerveau, les réseaux récurrents sont utilisés pour modéliser des comportements dynamiques complexes et pour reproduire - apprendre - ces comportements. Les propriétés adaptatives de ces réseaux peuvent être exploitées par les réseaux de modélisation physique de phénomènes vibratoires dédiés à la simulation informatique d'instruments de musique. Ces réseaux de modélisation mécanique possèdent des paramètres d'inertie, d'élasticité et de viscosité que l'on souhaite déterminer automatiquement dans le but de reproduire un comportemen
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Chen, Yuxin. "Apprentissage interactif de mots et d'objets pour un robot humanoïde." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLY003/document.

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Abstract:
Les applications futures de la robotique, en particulier pour des robots de service à la personne, exigeront des capacités d’adaptation continue à l'environnement, et notamment la capacité à reconnaître des nouveaux objets et apprendre des nouveaux mots via l'interaction avec les humains. Bien qu'ayant fait d'énormes progrès en utilisant l'apprentissage automatique, les méthodes actuelles de vision par ordinateur pour la détection et la représentation des objets reposent fortement sur de très bonnes bases de données d’entrainement et des supervisions d'apprentissage idéales. En revanche, les e
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Chen, Yuxin. "Apprentissage interactif de mots et d'objets pour un robot humanoïde." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLY003.

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Abstract:
Les applications futures de la robotique, en particulier pour des robots de service à la personne, exigeront des capacités d’adaptation continue à l'environnement, et notamment la capacité à reconnaître des nouveaux objets et apprendre des nouveaux mots via l'interaction avec les humains. Bien qu'ayant fait d'énormes progrès en utilisant l'apprentissage automatique, les méthodes actuelles de vision par ordinateur pour la détection et la représentation des objets reposent fortement sur de très bonnes bases de données d’entrainement et des supervisions d'apprentissage idéales. En revanche, les e
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Tantini, Frédéric. "Inférence grammaticale en situations bruitées." Phd thesis, Université Jean Monnet - Saint-Etienne, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00411616.

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Abstract:
L'inférence grammaticale s'intéresse à l'apprentissage automatique de langages formels. Ces derniers sont organisés en plusieurs classes formant la hiérarchie de Chomsky. Parmi elles, les langages réguliers, reconnus par des automates finis déterministes, forment la classe la plus « simple » à apprendre : l'apprentissage des automates a largement été étudié et a donné naissance à plusieurs algorithmes d'inférence grammaticale.<br /><br />Toutefois, un problème concernant les données est devenu crucial : celui du bruit. Des propositions d'algorithmes ont vu le jour pour essayer de résoudre ce p
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Rolet, Philippe. "Éléments pour l'Apprentissage et l'Optimisation de Fonctions Chères." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00551865.

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Abstract:
Ces travaux de doctorat sont centrés sur l'apprentissage artificiel et l'optimisation, c'est à dire la construction de programmes apprenant à identifier un concept, à approximer une fonction ou à trouver un optimum à partir d'exemples de ce concept (ou de points de la fonction). Le contexte applicatif est l'apprentissage et l'optimisation de modèles simplifiés en ingénierie numérique, pour des problèmes industriels pour lesquels les exemples sont coûteux à obtenir. Il est nécessaire d'en utiliser le moins possible pour l'apprentissage; c'est le principe de l'apprentissage actif et de l'optimis
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Contardo, Gabriella. "Machine learning under budget constraints." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066203.

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Abstract:
Cette thèse propose de s'intéresser au problème de la prédiction en apprentissage statistique sous contrainte de coût, notamment du coût de l'information utilisée par le système de prédiction. Les approches classiques d'apprentissage statistique utilisent généralement le seul aspect de la performance en prédiction pour évaluer la qualité d'un modèle, ignorant le coût potentiel du modèle, par exemple en quantité de données utilisées en apprentissage (nombre d'exemples, nombre d'étiquette, mémoire) ou en inférence (quantité de features -ou caractéristiques-). Nous proposons plus particulièrement
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Lefebvre, Nathalie. "Étude des stratégies utilisées par les étudiantes et les étudiants du programme de génie électrique de l'Université de Sherbrooke en situation d'apprentissage par problèmes." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2008. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/633.

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Abstract:
L'apprentissage par problèmes (APP) est une méthode pédagogique innovante utilisée à l'échelle du programme de génie électrique de l'Université de Sherbrooke. La présente recherche vise à identifier les stratégies d'apprentissage et d'étude utilisées par les étudiants de ce programme. Des observations en classe et la passation d'un questionnaire sont les outils méthodologiques qui ont été utilisés dans cette étude. Les objectifs poursuivis impliquent la description des stratégies utilisées par les étudiants lors de trois unités d'APP, en considérant les effets possiblement associés au groupe d
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Truong, Nguyen Tuong Vinh. "Apprentissage de fonctions d'ordonnancement avec peu d'exemples étiquetés : une application au routage d'information, au résumé de textes et au filtrage collaboratif." Paris 6, 2009. http://www.theses.fr/2009PA066568.

Full text
Abstract:
Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressés à l’apprentissage de fonctions d’ordonnancement avec peu d’exemples étiquetés. Nous avons abordé cette problématique sous deux angles différents. D’une part, nous avons cherché à améliorer les performances en apprentissage supervisé en exploitant l’information contenue dans un grand nombre de données non-étiquetées. Ce cadre est connu sous le nom d’apprentissage semi-supervisé. D’autre part, nous avons considéré l’apprentissage actif, dont le but est d’inclure itérativement les exemples les plus informatifs dans la base d’apprentissage. Dans une pre
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Gazut, Stéphane. "Conception et mise en œuvre de nouvelles méthodes d'élaboration de plans d'expériences pour l'apprentissage de modèles non linéaires." Paris 11, 2007. http://www.theses.fr/2007PA112071.

Full text
Abstract:
Dans le cadre de la simulation numérique, la thèse aborde le problème posé par la construction de modèles simplifiés de codes de calcul généralement complexes et lourds à mettre en oeuvre. La problématique de construction des modèles simplifiés rappelle celle des surfaces de réponse et des plans d’expériences. Dans le cadre de la simulation numérique, les expériences ”lourdes” correspondent aux calculs à réaliser. Il est donc important de disposer de méthodes permettant d’optimiser la planification des expériences simulées. Compte tenu du caractère déterministe des expériences, les méthodes pr
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Selingue, Maxime. "amélioration de la précision de structures sérielles poly-articulées par des méthodes d'apprentissage automatique économes en données." Electronic Thesis or Diss., Paris, HESAM, 2023. http://www.theses.fr/2023HESAE085.

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Abstract:
L'évolution des méthodes de production, dans le contexte de l'industrie 4.0, conduit les robots collaboratifs et industriels à être utilisés pour des tâches telles que le perçage, l'usinage, ou l'assemblage.Ces tâches demandent une précision de l'ordre du dixième de millimètre, alors que la précision de ces robots est de l'ordre de un à deux millimètres.Cet état de fait conduit les intégrateurs robotiques à proposer des méthodes de calibration visant à établir un modèle de comportement du robot plus fiable et représentatif du robot réel.Ainsi, les méthodes de calibration analytiques modélisent
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Baranès, Adrien. "Motivations intrinsèques et contraintes maturationnelles pour l'apprentissage sensorimoteur." Thesis, Bordeaux 1, 2011. http://www.theses.fr/2011BOR14418/document.

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Abstract:
Apprendre de nouvelles connaissances et savoir-faire sensorimoteurs dans des environnements réels entraine un grand nombre de défis majeurs pour les robots d'aujourd'hui. Pour acquérir de nouveaux comportements, ceux-ci ont besoin d'explorer des espaces sensorimoteurs qui possèdent généralement les caractéristiques d'être de grande dimensionnalité, de grands volumes, redondants, et de comporter des zones de complexités différentes. Dans cette thèse qui entre dans le cadre de la robotique développementale, nous proposons différents processus permettant de guider et contraindre une acquisition a
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Blanchart, Pierre. "Apprentissage rapide adapté aux spécificités de l'utilisateur : application à l'extraction d'informations d'images de télédétection." Phd thesis, Paris, Télécom ParisTech, 2011. https://pastel.hal.science/pastel-00662747.

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Abstract:
Le traitement des images de télédétection a reçu ces dernières années une attention accrue du fait notamment de l'augmentation du nombre et de la résolution des instruments d'observation de la Terre. Avec l'apparition de capteurs de résolution métriques, les contenus informationnels des images se diversifient énormément et l'accroissement des capacités d'archivage permet de stocker de plus en plus d'images. Dans ce contexte, la nécessité de recourir à des systèmes d'indexation automatique d'images se fait nettement sentir car il n'est plus possible d'analyser toutes les images manuellement. Au
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Blanchart, Pierre. "Apprentissage rapide adapté aux spécificités de l'utilisateur : application à l'extraction d'informations d'images de télédétection." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2011. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00662747.

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Abstract:
Le but des systèmes de recherche d'images est de diriger rapidement l'utilisateur vers des contenus qui sont pertinents par rapport à la requête qu'il a formulée. Après une présentation de la problématique et un état d'art du domaine, cette thèse présente nos contributions dans le cadre de l'apprentissage avec très peu d'exemples qui est propre à l'imagerie satellitaire. Ces contributions se situent principalement autour de l'utilisation de méthodes semi-supervisées pour exploiter l'information contenue dans les données non-labellisées et pallier en quelque sorte la faiblesse et la non-exhaust
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Szilagyi, Ioan. "Technologies sémantiques pour un système actif d’apprentissage." Thesis, Besançon, 2014. http://www.theses.fr/2014BESA1008/document.

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Abstract:
Les méthodes d’apprentissage évoluent et aux modèles classiques d’enseignement viennent s’ajouter de nouveaux paradigmes, dont les systèmes d’information et de communication, notamment le Web, sont une partie essentielle. Afin améliorer la capacité de traitement de l’information de ces systèmes, le Web sémantique définit un modèle de description de ressources (Resource Description Framework – RDF), ainsi qu’un langage pour la définition d’ontologies (Web Ontology Language – OWL). Partant des concepts, des méthodes, des théories d’apprentissage, en suivant une approche systémique, nous avons ut
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Pouthier, Baptiste. "Apprentissage profond et statistique sur données audiovisuelles dédié aux systèmes embarqués pour l'interface homme-machine." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4019.

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Abstract:
Les algorithmes d'apprentissage profond ont révolutionné le domaine des interfaces Homme-machine. Une nouvelle ère d'algorithmes audiovisuels a vu le jour, élargissant le spectre des cas d'utilisations et renforçant les performances des systèmes traditionnels. Cependant, cette remarquable avancée est entravée par les coûts computationnels ; l'intégration des algorithmes audio-visuels sur des systèmes intégrés représente un défi considérable. Cette thèse se concentre principalement sur cette limitation, adressant l'optimisation des algorithmes audiovisuels à plusieurs niveaux fonctionnels et au
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Collet, Timothé. "Méthodes optimistes d’apprentissage actif pour la classification." Thesis, Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0084/document.

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Abstract:
La classification se base sur un jeu de données étiquetées par un expert. Plus le jeu de données est grand, meilleure est la performance de classification. Pourtant, la requête à un expert peut parfois être coûteuse. Le but de l'apprentissage actif est alors de minimiser le nombre de requêtes à l'expert. La collection des données non-étiquetées reste aisée cependant et illimitée, il est donc nécessaire de faire un choix sur les données à annoter, l'idée est alors de profiter de ce choix pour maximiser les performances en ne lui fournissant que les données les plus informatives à étiqueter. Pou
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Martins, Da Cruz José Márcio. "Contribution au classement statistique mutualisé de messages électroniques (spam)." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2011. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00637173.

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Abstract:
Depuis la fin des années 90, les différentes méthodes issues de l'apprentissage artificiel ont été étudiées et appliquées au problème de classement de messages électroniques (filtrage de spam), avec des résultats très bons, mais pas parfaits. Il a toujours été considéré que ces méthodes étaient adaptées aux solutions de filtrage orientées vers un seul destinataire et non pas au classement des messages d'une communauté entière. Dans cette thèse notre démarche a été, d'abord, de chercher à mieux comprendre les caractéristiques des données manipulées, à l'aide de corpus réels de messages, avant d
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Grizou, Jonathan. "Apprentissage simultané d'une tâche nouvelle et de l'interprétation de signaux sociaux d'un humain en robotique." Thesis, Bordeaux, 2014. http://www.theses.fr/2014BORD0146/document.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse à un problème logique dont les enjeux théoriques et pratiques sont multiples. De manière simple, il peut être présenté ainsi : imaginez que vous êtes dans un labyrinthe, dont vous connaissez toutes les routes menant à chacune des portes de sortie. Derrière l'une de ces portes se trouve un trésor, mais vous n'avez le droit d'ouvrir qu'une seule porte. Un vieil homme habitant le labyrinthe connaît la bonne sortie et se propose alors de vous aider à l'identifier. Pour cela, il vous indiquera la direction à prendre à chaque intersection. Malheureusement, cet homme ne parle
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Bolduc, Marie-Jo. "L’apprentissage actif chez les enfants d’âge préscolaire : une étude collaborative sur l’évolution des pratiques d’une enseignante en contexte d’ateliers libres." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2015. http://hdl.handle.net/11143/6841.

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Abstract:
Cette recherche collaborative vise à investiguer les pratiques favorables à l’apprentissage actif, plus particulièrement en contexte d’ateliers libres. Pourquoi s’intéresser aux pratiques des enseignantes de l’éducation préscolaire? Actuellement, au Québec, les approches pédagogiques à privilégier à l’éducation préscolaire font l’objet de plusieurs questionnements. Des recherches (Larivée et Terrisse, 2002, Miller et Almon, 2009) montrent la pertinence de recentrer les pratiques autour de la mission développementale, bien qu’il semblerait qu’on s’en éloigne de plus en plus. Les résultats de re
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Badets, Alexandra. "Médiations et obstacles transitionnels dans les interactions dispositions/dispositifs étayant la construction des identités professionnelles : le cas des apprentis ingénieurs CESI en Apprentissage Actif Par Projets." Thesis, Normandie, 2018. http://www.theses.fr/2018NORMR106/document.

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Abstract:
CESI école d’ingénieurs a mis en place l’Apprentissage Actif Par Projets dans sa formation d’ingénieurs en alternance en 2015. Le cursus à l’école a été conçu pour être professionnalisant, via la réalisation de projets pluridisciplinaires en groupes. Le travail de recherche questionne les médiations et obstacles vécus par les apprenants dans la construction de leurs identités professionnelles dans ce dispositif. Nous avançons deux hypothèses principales pour étudier la question : l’A2P2 devrait influer sur le développement identitaire des apprenants, mais les leviers repérés ne sauraient être
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Gorisse, David. "Passage à l'échelle des méthodes de recherche sémantique dans les grandes bases d'images." Phd thesis, Université de Cergy Pontoise, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00560796.

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Abstract:
Avec la révolution numérique de cette dernière décennie, la quantité de photos numériques mise à disposition de chacun augmente plus rapidement que la capacité de traitement des ordinateurs. Les outils de recherche actuels ont été conçus pour traiter de faibles volumes de données. Leur complexité ne permet généralement pas d'effectuer des recherches dans des corpus de grande taille avec des temps de calculs acceptables pour les utilisateurs. Dans cette thèse, nous proposons des solutions pour passer à l'échelle les moteurs de recherche d'images par le contenu. Dans un premier temps, nous avons
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Khokhar, Muhammad Jawad. "Modélisation de la qualité d'expérience de la vidéo streaming dans l'internet par expérimentation contrôlée et apprentissage machine." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019AZUR4067.

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Abstract:
Le streaming vidéo est l'élément dominant au trafic Internet actuel. En conséquence, l'estimation de la qualité d'expérience (QoE) pour le streaming vidéo est de plus en plus importante pour les opérateurs réseau. La qualité d'expérience (QoE) de la diffusion vidéo sur Internet est directement liée aux conditions du réseau (par exemple, bande passante, délai) également appelée qualité de service (QoS). Cette relation entre QoS et QoE motive l'utilisation de l'apprentissage automatique supervisé pour établir des modèles reliant QoS à QoE. La QoS du réseau peut être mesurée activement en dehors
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