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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Apprentissage d'ensemble'

Author: Grafiati

Published: 20 July 2024

Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage d'ensemble"

1

Guo, Li. "Classifieurs multiples intégarnt la marge d'ensemble. Application aux données de télédétection." Bordeaux 3, 2011. http://www.theses.fr/2011BOR30022.

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Abstract:

Cette thèse se concentre sur l’exploitation du concept de marge d’ensemble pour concevoir de meilleurs classifieurs. Des problèmes relatifs aux données d’apprentissage, tels que la redondance, les classes déséquilibrées et le bruit, sont abordés dans un cadre intégrant la marge d’ensemble. Une définition alternative de la marge d’ensemble est à la base de ce travail. Une approche innovante pour mesurer l’importance de chaque donnée vis-à-vis du processus d’apprentissage est introduite. Nous montrons qu’il y a moins de redondance dans les instances de plus faible marge que dans celles de plus f

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2

Roy, Jean-Francis. "Apprentissage automatique avec garanties de généralisation à l'aide de méthodes d'ensemble maximisant le désaccord." Doctoral thesis, Université Laval, 2018. http://hdl.handle.net/20.500.11794/29563.

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Abstract:

Nous nous intéressons au domaine de l’apprentissage automatique, une branche de l’intelligence artificielle. Pour résoudre une tâche de classification, un algorithme d’apprentissage observe des données étiquetées et a comme objectif d’apprendre une fonction qui sera en mesure de classifier automatiquement les données qui lui seront présentées dans le futur. Plusieurs algorithmes classiques d’apprentissage cherchent à combiner des classificateurs simples en construisant avec ceux-ci un classificateur par vote de majorité. Dans cette thèse, nous explorons l’utilisation d’une borne sur le risque

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3

Baudin, Paul. "Prévision séquentielle par agrégation d'ensemble : application à des prévisions météorologiques assorties d'incertitudes." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLS117/document.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous nous intéressons à des problèmes de prévision tour après tour. L'objectif est d'imaginer et d'appliquer des stratégies automatiques, qui tirent de l'expérience du passé et s'aident éventuellement de prédicteurs élémentaires. Nous souhaitons que ces stratégies obtiennent des garanties mathématiques robustes et soient valables dans des cas de figure très généraux. Cela nous permet en pratique d'appliquer les algorithmes qui en découlent à la prévision concrète de grandeurs météorologiques. Enfin, nous nous intéressons aux déclinaisons théoriques et pratiques dans un cadre

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4

Loth, Manuel. "Algorithmes d'Ensemble Actif pour le LASSO." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845441.

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Abstract:

Cette thèse aborde le calcul de l'opérateur LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), ainsi que des problématiques qui lui sont associées, dans le domaine de la régression. Cet opérateur a suscité une attention croissante depuis son introduction par Robert Tibshirani en 1996, par sa capacité à produire ou identi fier des modèles linéaires parcimonieux à partir d'observations bruitées, la parcimonie signi fiant que seules quelques unes parmi de nombreuses variables explicatives apparaissent dans le modèle proposé. Cette sélection est produite par l'ajout à la méthode des moindres

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5

Tran, Anh-Tuan. "Ensemble learning-based approach for the global minimum variance portfolio." Electronic Thesis or Diss., Université Paris sciences et lettres, 2024. http://www.theses.fr/2024UPSLP010.

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Abstract:

Ensemble Learning a une idée simple selon laquelle la combinaison de plusieurs algorithmes d'apprentissage a tendance à donner un meilleur résultat que n'importe quel algorithme d'apprentissage unique. Empiriquement, la méthode d'ensemble est meilleure si ses modèles de base sont diversifiés même s'il s'agit d'algorithmes aléatoires non intuitifs tels que des arbres de décision aléatoires. En raison de ses avantages, Ensemble Learning est utilisé dans diverses applications telles que les problèmes de détection de fraude. Plus en détail, les avantages d'Ensemble Learning tiennent à deux points

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6

Thorey, Jean. "Prévision d’ensemble par agrégation séquentielle appliquée à la prévision de production d’énergie photovoltaïque." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066526/document.

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Abstract:

Notre principal objectif est d'améliorer la qualité des prévisions de production d'énergie photovoltaïque (PV). Ces prévisions sont imparfaites à cause des incertitudes météorologiques et de l'imprécision des modèles statistiques convertissant les prévisions météorologiques en prévisions de production d'énergie. Grâce à une ou plusieurs prévisions météorologiques, nous générons de multiples prévisions de production PV et nous construisons une combinaison linéaire de ces prévisions de production. La minimisation du Continuous Ranked Probability Score (CRPS) permet de calibrer statistiquement la

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7

Jaber, Ghazal. "An approach for online learning in the presence of concept changes." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00907486.

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Abstract:

Learning from data streams is emerging as an important application area. When the environment changes, it is necessary to rely on on-line learning with the capability to adapt to changing conditions a.k.a. concept drifts. Adapting to concept drifts entails forgetting some or all of the old acquired knowledge when the concept changes while accumulating knowledge regarding the supposedly stationary underlying concept. This tradeoff is called the stability-plasticity dilemma. Ensemble methods have been among the most successful approaches. However, the management of the ensemble which ultimately

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8

Boulegane, Dihia. "Machine learning algorithms for dynamic Internet of Things." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT048.

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Abstract:

La croissance rapide de l’Internet des Objets (IdO) ainsi que la prolifération des capteurs ont donné lieu à diverses sources de données qui génèrent continuellement de grandes quantités de données et à une grande vitesse sous la forme de flux. Ces flux sont essentiels dans le processus de prise de décision dans différents secteurs d’activité et ce grâce aux techniques d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’extraire des connaissances précieuses et les transformer en actions pertinentes. Par ailleurs, les données sont souvent associées à un indicateur temporel, appelé

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9

Tremblay, Guillaume. "Optimisation d'ensembles de classifieurs non paramétriques avec apprentissage par représentation partielle de l'information." Mémoire, École de technologie supérieure, 2004. http://espace.etsmtl.ca/716/1/TREMBLAY_Guillaume.pdf.

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Abstract:

L'un des défis de la reconnaissance de formes (RF) est de concevoir des systèmes à la fois simples (peu de paramètres, faible coût de calcul) et performants (haut taux de reconnaissance). Il est démontré que les ensembles de classifieurs (EoC) peuvent permettre d'obtenir de meilleures performances qu'un classifieur unique, d'où la recherche d'un compromis entre simplicité et performance. L'utilisation de classifieurs non paramétriques de type k-NN ayant une représentation partielle de l'information favorise toutefois la simplicité d'un système de RF. Dans le présent travail, nous avons util

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10

Chapelin, Julien. "Détection et diagnostic de dérives de processus de production hétérogènes et complexes : proposition d’une approche générique d'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage continu." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. http://www.theses.fr/2024STRAD026.

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Abstract:

Cette thèse s’inscrit dans le contexte de la maintenance prévisionnelle des processus de production hétérogènes, en ciblant trois problématiques scientifiques : la détection des dérives sans besoin de données étiquetées, le diagnostic des dérives à l’aide de méthodes hybrides, et l’intégration de ces activités dans une approche méthodologique adaptable. La première contribution propose, via un logigramme décisionnel, une méthode guidée pour sélectionner les algorithmes d’apprentissage automatique les mieux adaptés aux données via le calcul d’indicateurs. La deuxième contribution présente un di

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