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

Author: Grafiati

Published: 20 July 2024

Last updated: 31 July 2025

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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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11

Faddoul, Jean Baptiste. "Modèles d'Ensembles pour l'Apprentissage Multi-Tache, avec des taches Hétérogènes et sans Restrictions." Phd thesis, Université Charles de Gaulle - Lille III, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00712710.

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Abstract:

Apprendre des tâches simultanément peut améliorer le performance de prédiction par rapport à l'apprentissage de ces tâches de manière indépendante. dans cette thèse, nous considérons l'apprentissage multi-tâche lorsque le nombre de tâches est grand. En outre, nous détendons des restrictions imposées sur les tâches. Ces restrictions peuvent trouvées dans les méthodes de l'état de l'art. Plus précisément on trouve les restrictions suivantes : l'imposition du même espace d'étiquette sur les tâches, l'exigence des mêmes examples d'apprentissage entre tâches et / ou supposant une hypothèse de corré

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12

Peyron, Mathis. "Assimilation de données en espace latent par des techniques de deep learning." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSEP074.

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Abstract:

Cette thèse, située à l’intersection de l’assimilation de données (AD) et de l’apprentissage profond (AP), introduit un concept nouveau : l’assimilation de données en espace latent. Elle permet une réduction considérable des coûts de calcul et des besoins mémoire, tout en offrant le potentiel d’améliorer la précision des résultats.Il existe de nombreuses façons d’intégrer l’apprentissage profond dans les algorithmes d’assimilation de données, chacune visant des objectifs différents (Loh et al., 2018; Tang et al., 2020; Laloyaux et al., 2020; Bonavita and Laloyaux, 2020; Brajard et al., 2020; F

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13

Ezzeddine, Diala. "A contribution to topological learning and its application in Social Networks." Thesis, Lyon 2, 2014. http://www.theses.fr/2014LYO22011/document.

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Abstract:

L'Apprentissage Supervisé est un domaine populaire de l'Apprentissage Automatique en progrès constant depuis plusieurs années. De nombreuses techniques ont été développées pour résoudre le problème de classification, mais, dans la plupart des cas, ces méthodes se basent sur la présence et le nombre de points d'une classe donnée dans des zones de l'espace que doit définir le classifieur. Á cause de cela la construction de ce classifieur est dépendante de la densité du nuage de points des données de départ. Dans cette thèse, nous montrons qu'utiliser la topologie des données peut être une bonne

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14

Hadjem, Medina. "Contribution à l'analyse et à la détection automatique d'anomalies ECG dans le cas de l'ischémie myocardique." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCB011.

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Abstract:

Les récentes avancées dans le domaine de la miniaturisation des capteurs biomédicaux à ultra-faible consommation énergétique, permettent aujourd’hui la conception de systèmes de télésurveillance médicale, à la fois plus intelligents et moins invasifs. Ces capteurs sont capables de collecter des signaux vitaux tels que le rythme cardiaq ue, la température, la saturation en oxygène, la pression artérielle, l'ECG, l'EMG, etc., et de les transmettre sans fil à un smartphone ou un autre dispositif distant. Ces avancées sus-citées ont conduit une large communauté scientifique à s'intéresser à la con

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15

Gacquer, David. "Sur l'utilisation active de la diversité dans la construction d'ensembles classifieurs : application à la détection de fumées nocives sur site industriel." Valenciennes, 2009. http://ged.univ-valenciennes.fr/nuxeo/site/esupversions/2a04cf89-c324-43d6-a36b-052aa232f813.

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Abstract:

L'influence de la diversité lors de la construction d'ensembles de classifieurs soulève de nombreuses discussions en Apprentissage Automatique. L’une des méthodes pour construire un ensemble de classifieurs, suit le paradigme « Surproduction et Sélection » et consiste à sélectionner certains membres d’un ensemble de classifieurs selon des critères prédéfinis. Les travaux présentés dans cette thèse ont pour objectif d'étudier le compromis entre la précision et la diversité qui caraCtérisent les ensembles de classifieurs. Nous présentons différents algorithmes d'apprentissage ainsi que les métho

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Desir, Chesner. "Classification automatique d'images, application à l'imagerie du poumon profond." Phd thesis, Rouen, 2013. http://www.theses.fr/2013ROUES053.

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Abstract:

Cette thèse porte sur la classification automatique d’images, appliquée aux images acquises par alvéoscopie, une nouvelle technique d’imagerie du poumon profond. L’objectif est la conception et le développement d’un système d’aide au diagnostic permettant d’aider le praticien à analyser ces images jamais vues auparavant. Nous avons élaboré, au travers de deux contributions, des méthodes performantes, génériques et robustes permettant de classer de façon satisfaisante les images de patients sains et pathologiques. Nous avons proposé un premier système complet de classification basé à la fois su

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Desir, Chesner. "Classification Automatique d'Images, Application à l'Imagerie du Poumon Profond." Phd thesis, Université de Rouen, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00879356.

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Abstract:

Cette thèse porte sur la classification automatique d'images, appliquée aux images acquises par alvéoscopie, une nouvelle technique d'imagerie du poumon profond. L'objectif est la conception et le développement d'un système d'aide au diagnostic permettant d'aider le praticien à analyser ces images jamais vues auparavant. Nous avons élaboré, au travers de deux contributions, des méthodes performantes, génériques et robustes permettant de classer de façon satisfaisante les images de patients sains et pathologiques. Nous avons proposé un premier système complet de classification basé à la fois su

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Hadjem, Medina. "Contribution à l'analyse et à la détection automatique d'anomalies ECG dans le cas de l'ischémie myocardique." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCB011.

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Abstract:

Les récentes avancées dans le domaine de la miniaturisation des capteurs biomédicaux à ultra-faible consommation énergétique, permettent aujourd’hui la conception de systèmes de télésurveillance médicale, à la fois plus intelligents et moins invasifs. Ces capteurs sont capables de collecter des signaux vitaux tels que le rythme cardiaq ue, la température, la saturation en oxygène, la pression artérielle, l'ECG, l'EMG, etc., et de les transmettre sans fil à un smartphone ou un autre dispositif distant. Ces avancées sus-citées ont conduit une large communauté scientifique à s'intéresser à la con

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Gacquer, David. "Sur l'utilisation active de la diversité dans la construction d'ensembles de classifieurs. Application à la détection de fumées nocives sur site industriel." Phd thesis, Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambresis, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00392616.

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Abstract:

L'influence de la diversité lors de la construction d'ensembles de classifieurs a soulevé de nombreuses discussions au sein de la communauté de l'Apprentissage Automatique ces dernières années. <br> Une manière particulière de construire un ensemble de classifieurs consiste à sélectionner individuellement les membres de l'ensemble à partir d'un pool de classifieurs en se basant sur des critères prédéfinis. <br> La littérature fait référence à cette méthode sous le terme de paradigme Surproduction et Sélection, également appelé élagage d'ensemble de classifieurs.<br> <br> Les travaux présentés

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Boutaleb, Mohamed Yasser. "Egocentric Hand Activity Recognition : The principal components of an egocentric hand activity recognition framework, exploitable for augmented reality user assistance." Electronic Thesis or Diss., CentraleSupélec, 2022. http://www.theses.fr/2022CSUP0007.

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Abstract:

Les êtres humains utilisent leurs mains pour diverses tâches dans la vie quotidienne et professionnelle, ce qui fait que la recherche dans ce domaine a récemment suscitée un grand intérêt. De plus, l'analyse et l'interprétation du comportement humain à l'aide de signaux visuels est l'un des domaines les plus actifs et les plus explorés de la vision par ordinateur. Avec l'arrivée des nouvelles technologies de réalité augmentée, les chercheurs s'intéressent de plus en plus à la compréhension de l'activité de la main d'un point de vue de la première personne, en explorant la pertinence de son uti

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