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Academic literature on the topic 'Apprentissage auto-supervisé (intelligence artificielle)'

Author: Grafiati
Published: 7 July 2024
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Apprentissage auto-supervisé (intelligence artificielle)"

1

Amellal, Rajaa. "Application des réseaux de neurones artificielles dans l'optimisation des performances d'antennes reconfigurables." August 27, 2023. https://doi.org/10.5281/zenodo.8287256.

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Abstract:
Cet article donne un aperçu de quelques applications de l'intelligence artificielle (IA) dans les réseaux d'antennes adaptatives et reconfigurables. L'apprentissage automatique dépend fortement de l'architecture du réseau de neurones et nécessite le contrôle du signal offert par la formation de faisceau numérique pour faire une détection plus précise des sources de signaux à travers leurs puissances ou en se basant sur leur rapport signal sur bruit, Ainsi que l’estimation de leurs angle d’arri
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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage auto-supervisé (intelligence artificielle)"

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Niquil, Yves. "Acquisition d'exemples en discrimination : spécification des exemples par génération de scenarios." Paris 9, 1993. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=1993PA090063.

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Abstract:
La qualité de prédiction des intentions produites par un processus de discrimination à partir d'exemples est fortement liée au choix de ces exemples. Dans beaucoup de cas, l'acquisition des exemples représente l'une des difficultés majeures de telles opérations de discrimination. En particulier il est souvent délicat, pour l'expert ou pour toute autre source d'exemples, de produire spécifiquement les nouveaux exemples qui seraient susceptibles d'améliorer la qualité de prédiction de l'intention. Nous proposons ici une méthode pour guider l'acquisition des exemples. Cette méthode consiste à spé
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2

Sarazin, Tugdual. "Apprentissage massivement distribué dans un environnement Big Data." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2018. http://www.theses.fr/2018USPCD050.

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Abstract:
Lors de ces dernières années les volumes de données analysées par les entreprises et les laboratoires de recherches ont fortement augment´es ouvrant ainsi l’`ere du BigData. Cependant ces données brutes sont fréquemment non catégorisées et difficilement exploitables. Cette thèse vise à améliorer et faciliter le pré-traitement et la comprehension de grands volumes de données en fournissant des algorithmes d’apprentissage non supervisés. La première partie de cette thèse est consacrée à un état de l’art des algorithmes de partitionnement et bi-partitionnement ainsi qu’une présentation des techno
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Fakeri, Tabrizi Ali. "Semi-supervised multi-view learning : an application to image annotation and multi-lingual document classification." Paris 6, 2013. http://www.theses.fr/2013PA066336.

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Abstract:
Dans cette thèse , nous présentons deux méthodes d'apprentissage Multi-vues. Dans une première approche , nous décrivons une stratégie de multi-vues auto-apprentissage qui apprends différents classifieurs de vote sur les différents points de vue. Les distributions de marge sur les données d'apprentissage vierge, obtenus avec chaque classifieur spécifique à la vue sont ensuite utilisées pour estimer une borne supérieure de leur erreur de Bayes transductive. Minimiser cette borne supérieure nous donne une marge de seuil automatique qui est utilisé pour attribuer des pseudo-labels à des exemples
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4

Augier, Sébastien. "Apprentissage Supervisé Relationnel par Algorithmes d'Évolution." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2000. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00947322.

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Abstract:
Cette thèse concerne l'apprentissage de règles relationnelles à partir d'exemples et de contre-exemples, à l'aide d'algorithmes évolutionnaires. Nous étudions tout d'abord un biais de langage offrant une expressivité suffisamment riche pour permettre de couvrir à la fois le cadre de l'apprentissage relationnel par interprétations et les formalismes propositionnels classiques. Bien que le coût de l'induction soit caractérisé par la complexité NP-difficile du test de subsomption pour cette classe de langages, une solution capable de traiter en pratique les problèmes réels complexes est proposée.
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5

Baillard, Anthony. "Détermination automatique des paramètres morphologiques des galaxies." Paris, ENST, 2008. http://www.theses.fr/2008ENST0070.

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Abstract:
Les images sont des données essentielles de l’astrophysique moderne, surtout galactique. La classification morphologique des galaxies est une tâche captivante mais difficile, notamment pour les galaxies distantes convoluées par une réponse impulsionnelle et souffrant d’un faible rapport signal sur bruit. Cette thèse propose un système de classification d’images de galaxies de résolution variable. Etant à la confluence de trois disciplines : l’astronomie (propriétés des galaxies), le traitement du signal (analyse d’images) et l’intelligence artificielle (apprentissage supervisé), le travail a é
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6

Bilodeau, Anthony. "Apprentissage faiblement supervisé appliqué à la segmentation d'images de protéines neuronales." Master's thesis, Université Laval, 2020. http://hdl.handle.net/20.500.11794/39752.

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Abstract:
Titre de l'écran-titre (visionné le 9 juillet 2020)<br>Thèse ou mémoire avec insertion d'articles<br>Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2020-2021<br>En biologie cellulaire, la microscopie optique est couramment utilisée pour visualiser et caractériser la présence et la morphologie des structures biologiques. Suite à l’acquisition, un expert devra effectuer l’annotation des structures pour quantification. Cette tâche est ardue, requiert de nombreuses heures de travail, parfois répétitif, qui peut résulter en erreurs d’annotations causées par la fatigue d’é
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Laumônier, Julien. "Méthodes d'apprentissage de la coordination multiagent : application au transport intelligent." Doctoral thesis, Université Laval, 2008. http://hdl.handle.net/20.500.11794/20000.

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Abstract:
Les problèmes de prise de décisions séquentielles multiagents sont difficiles à résoudre surtout lorsque les agents n'observent pas parfaitement l'état de Y environnement. Les approches existantes pour résoudre ces problèmes utilisent souvent des approximations de la fonction de valeur ou se basent sur la structure pour simplifier la résolution. Dans cette thèse, nous proposons d'approximer un problème de décisions séquentielles multiagent à observation limitée, modélisé par un processus décisionnel markovien décentralisé (DEC-MDP) en utilisant deux hypothèses sur la structure du problème. La
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8

Siblini, Wissam. "Apprentissage multi label extrême : comparaisons d'approches et nouvelles propositions." Thesis, Nantes, 2018. http://www.theses.fr/2018NANT4083/document.

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Abstract:
Stimulé par des applications comme l’annotation de documents ou d’images, l’apprentissage multi-label a connu un fort développement cette dernière décennie. Mais les algorithmes classiques se heurtent aux nouveaux volumes des données multi-label extrême (XML) où le nombre de labels peut atteindre le million. Cette thèse explore trois directions pour aborder la complexité en temps et en mémoire du problème : la réduction de dimension multi-label, les astuces d’optimisation et d’implémentation et le découpage arborescent. Elle propose d’unifier les approches de réduction à travers une typologie
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Chareyre, Maxime. "Apprentissage non-supervisé pour la découverte de propriétés d'objets par découplage entre interaction et interprétation." Electronic Thesis or Diss., Université Clermont Auvergne (2021-...), 2023. http://www.theses.fr/2023UCFA0122.

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Abstract:
Les robots sont de plus en plus utilisés pour réaliser des tâches dans des environnements contrôlés. Leur utilisation en milieu ouvert est cependant encore confrontée à des difficultés. L'agent robotique est en effet susceptible de rencontrer des objets dont il ignore le comportement et la fonction. Dans certains cas, il doit interagir avec ces éléments pour réaliser sa mission en les collectant ou en les déplaçant mais, sans la connaissance de leurs propriétés dynamiques il n'est pas possible de mettre en place une stratégie de résolution de la mission efficace.Dans cette thèse, nous présento
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10

Yin, Hao. "Étude des réseaux de neurones en mode non supervisé : application à la reconnaissance des formes." Compiègne, 1992. http://www.theses.fr/1992COMPD524.

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Abstract:
Après avoir étudié différents modèles de RNA et les règles d'apprentissage en mode non supervisé, il est proposé une nouvelle règle, l'apprentissage compétitif avec un pas inverse, pour résoudre les problèmes provoqués par les données aberrantes. Il est proposé également une modification du réseau ART1 pour résoudre le problème du mauvais codage d'un prototype sur-ensemble. Après avoir constaté qu'un réseau en deux couches comme ART2 ne peut classifier correctement que les données de structure simple, nous avons développé un réseau NéoART, qui est basé sur une variante du réseau ART2 et combin
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Books on the topic "Apprentissage auto-supervisé (intelligence artificielle)"

1

Supervised Machine Learning: Optimization Framework and Applications with SAS and R. Taylor & Francis Group, 2020.

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2

Kolosova, Tanya, and Samuel Berestizhevsky. Supervised Machine Learning: Optimization Framework and Applications with SAS and R. CRC Press LLC, 2022.

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3

Kolosova, Tanya, and Samuel Berestizhevsky. Supervised Machine Learning: Optimization Framework and Applications with SAS and R. Taylor & Francis Group, 2020.

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4

Kolosova, Tanya, and Samuel Berestizhevsky. Supervised Machine Learning: Optimization Framework and Applications with SAS and R. Taylor & Francis Group, 2020.

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5

Kolosova, Tanya, and Samuel Berestizhevsky. Supervised Machine Learning: Optimization Framework and Applications with SAS and R. Taylor & Francis Group, 2020.

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