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Relevant bibliographies by topics / Apprentissage automatique continu et distribué

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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Apprentissage automatique continu et distribué'

Author: Grafiati

Published: 31 August 2024

Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage automatique continu et distribué"

1

Ngo, Ha Nhi. "Apprentissage continu et prédiction coopérative basés sur les systèmes de multi-agents adaptatifs appliqués à la prévision de la dynamique du trafic." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES043.

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Abstract:

Le développement rapide des technologies matérielles, logicielles et de communication des systèmes de transport ont apporté des opportunités prometteuses et aussi des défis importants pour la société humaine. Parallèlement à l'amélioration de la qualité des transports, l'augmentation du nombre de véhicules a entraîné de fréquents embouteillages, en particulier dans les grandes villes aux heures de pointe. Les embouteillages ont de nombreuses conséquences sur le coût économique, l'environnement, la santé mentale des conducteurs et la sécurité routière. Il est donc important de prévoir la dynami

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2

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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3

Mazac, Sébastien. "Approche décentralisée de l'apprentissage constructiviste et modélisation multi-agent du problème d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur en environnement continu : application à l'intelligence ambiante." Thesis, Lyon 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LYO10147/document.

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Abstract:

Nous proposons donc un modèle original d'apprentissage constructiviste adapté pour un système d'AmI. Ce modèle repose sur une approche décentralisée, permettant de multiples implémentations convenant à un environnement hétérogène. Dans les environnements réels continus sans modélisation à priori, se pose la question de la modélisation des structures élémentaires de représentation et particulièrement le problème d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur (comme décrit par [Kuipers06]). Dans le cadre du modèle général proposé, nous explicitons ce problème particulier et proposons de le traiter

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4

Foulon, Lucas. "Détection d'anomalies dans les flux de données par structure d'indexation et approximation : Application à l'analyse en continu des flux de messages du système d'information de la SNCF." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSEI082.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous proposons des méthodes de calcul approchées d'un score d'anomalie, pouvant être mises en oeuvre sur des flux de données pour détecter des portions anormales. La difficulté du problème est de deux ordres. D'une part, la haute dimensionnalité des objets manipulés pour décrire les séries temporelles extraites d'un flux brut, et d'autre part la nécessité de limiter le coût de détection afin de pouvoir la réaliser en continu au fil du flux. Concernant le premier aspect du problème, notre étude bibliographique a permis de sélectionner un score de détection d'anomalies proposé

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5

Morette, Nathalie. "Mesure et analyse par apprentissage artificiel des décharges partielles sous haute tension continue pour la reconnaissance de l'état de dégradation des isolants électriques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS006.

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Abstract:

Le phénomène de décharges partielles (DP) est considéré comme l'une des principales causes de dégradation des matériaux isolants utilisés dans l’appareillage haute tension. La mesure de DP constitue un outil d’évaluation efficace pour le contrôle et le diagnostic des systèmes d’isolation électriques. Dans la perspective de stimuler le développement des énergies renouvelables, le transport de l’énergie électrique sous courant continu est économiquement avantageux. Cependant, la relation entre les caractéristiques des décharges partielles et l'état de dégradation de l'isolation des câbles sous h

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6

Jankee, Christopher. "Optimisation par métaheuristique adaptative distribuée en environnement de calcul parallèle." Thesis, Littoral, 2018. http://www.theses.fr/2018DUNK0480/document.

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Abstract:

Pour résoudre des problèmes d'optimisation discret de type boîte noire, de nombreux algorithmes stochastiques tels que les algorithmes évolutionnaires ou les métaheuristiques existent et se révèlent particulièrement efficaces selon le problème à résoudre. En fonction des propriétés observées du problème, choisir l'algorithme le plus pertinent est un problème difficile. Dans le cadre original des environnements de calcul parallèle et distribué, nous proposons et analysons différentes stratégies adaptative de sélection d'algorithme d'optimisation. Ces stratégies de sélection reposent sur des mét

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7

Liu, Li. "Modélisation pour la reconnaissance continue de la langue française parlée complétée à l'aide de méthodes avancées d'apprentissage automatique." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAT057/document.

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Abstract:

Cette thèse de doctorat traite de la reconnaissance automatique du Langage français Parlé Complété (LPC), version française du Cued Speech (CS), à partir de l’image vidéo et sans marquage de l’information préalable à l’enregistrement vidéo. Afin de réaliser cet objectif, nous cherchons à extraire les caractéristiques de haut niveau de trois flux d’information (lèvres, positions de la main et formes), et fusionner ces trois modalités dans une approche optimale pour un système de reconnaissance de LPC robuste. Dans ce travail, nous avons introduit une méthode d’apprentissage profond avec les rés

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