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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Apprentissage de structures causales'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage de structures causales"

1

Assaad, Charles. "Découvertes de relations causales entre séries temporelles." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2021. http://www.theses.fr/2021GRALM019.

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Abstract:

Cette thèse a pour but d'expliquer les concepts et principes centraux de la causalité. Nous nous intéresserons particulièrement à la découverte causale à partir de séries temporelles, domaine émergent aujourd’hui avec, notamment, les données industrielles de capteurs. Dans les deux premiers chapitres, nous présentons les concepts puis les algorithmes existants dans ce domaine. Ensuite, nous présentons une nouvelle approche qui infère un graphe récapitulatif du système causal sous-jacent aux séries temporelles tout en assouplissant le cadre idéalisé de fréquences d'échantillonnage égaux, tout e

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2

Li, Honghao. "Interpretable biological network reconstruction from observational data." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2021. http://www.theses.fr/2021UNIP5207.

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Abstract:

Cette thèse porte sur les méthodes basées sur des contraintes. Nous présentons comme exemple l’algorithme PC, pour lequel nous proposons une modification qui garantit la cohérence des ensembles de séparation, utilisés pendant l’étape de reconstruction du squelette pour supprimer les arêtes entre les variables conditionnellement indépendantes, par rapport au graphe final. Elle consiste à itérer l’algorithme d’apprentissage de structure tout en limitant la recherche des ensembles de séparation à ceux qui sont cohérents par rapport au graphe obtenu à la fin de l’itération précédente. La contraint

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3

Soldano, Henry. "Apprentissage : Paradigmes, Structures et abstractions." Habilitation à diriger des recherches, Université Paris-Nord - Paris XIII, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00514160.

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Abstract:

L'ensemble des travaux présentés relève de l'Apprentissage Artificiel, et aborde l'apprentissage supervisé, ainsi que l'aide à la découverte par la fouille de données. On se place ici dans le cas où un problème d'apprentissage passe par l'exploration d'un "Espace de Recherche", constitué de représentations formées dans un certain langage d'énoncés. La structure cachée liant "énoncés" et sous-ensembles d'"objets", représentable dans un treillis intension/extension, permet en particulier de réduire l'espace de recherche dans les problèmes d'apprentissage supervisé. Je présente ensuite une forme

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4

Tommasi, Marc. "Structures arborescentes et apprentissage automatique." Habilitation à diriger des recherches, Université Charles de Gaulle - Lille III, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00117063.

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Abstract:

Le programme de recherches présenté dans cette synthèse s'inscrit dans la double problématique de l'étude des langages d'arbres et de l'apprentissage automatique à partir de données arborescentes. <br /> À la base de ce travail se trouve la question de l'accès et de la manipulation automatique d'informations au format XML au sein d'un réseau d'applications réparties dans internet. La réalisation de ces applications est toujours du ressort de programmeurs spécialistes d'XML et reste hors de portée de l'utilisateur final. De plus, les développements récents d'internet poursuivent l'objectif d'au

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5

Ben, Hassena Anouar. "Apprentissage par analogie de structures d'arbres." Rennes 1, 2012. http://www.theses.fr/2011REN1E007.

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Abstract:

Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans la continuité des travaux faites sur le thème d'apprentissage par analogie dans le projet CORDIAL de l'IRISA. Les efforts précédents ont porté sur l'étude de la proportion analogique dans le cas des objets numériques et symboliques, puis dans le cas de séquences de ces objets, ainsi que sur l'utilisation de ces notions pour l'apprentissage. Nous nous intéressons ici, dans nos travaux, à l'application de ce concept en apprentissage automatique pour le Traitement automatique du langage naturel (TALN), notamment pour l'analyse syntaxique et pour la gén

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6

Affeldt, Séverine. "Reconstruction de réseaux fonctionnels et analyse causale en biologie des systèmes." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066171/document.

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Abstract:

L'inférence de la causalité est une problématique récurrente pour un large éventail de domaines où les méthodes d'interventions ou d'acquisition de données temporelles sont inapplicables. Toutefois, établir des relations de causalité uniquement à partir de données d'observation peut se révéler être une tâche complexe. Je présente ici une méthode d'apprentissage de réseaux qui combine les avantages des méthodes d'inférence par identification de contraintes structurales et par optimisation de scores bayésiens pour reconstruire de manière robuste des réseaux causaux malgré le bruit d'échantillonn

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7

Dinh, Quang-Thang. "Apprentissage statistique relationnel : apprentissage de structures de réseaux de Markov logiques." Phd thesis, Université d'Orléans, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00659738.

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Abstract:

Un réseau logique de Markov est formé de clauses en logique du premier ordre auxquelles sont associés des poids. Cette thèse propose plusieurs méthodes pour l'apprentissage de la structure de réseaux logiques de Markov (MLN) à partir de données relationnelles. Ces méthodes sont de deux types, un premier groupe reposant sur les techniques de propositionnalisation et un second groupe reposant sur la notion de Graphe des Prédicats. L'idée sous-jacente aux méthodes à base de propositionnalisation consiste à construire un jeu de clauses candidates à partir de jeux de littéraux dépendants. Pour trou

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8

Tillmann, Barbara. "Perception des structures musicales : apprentissage et modélisation." Dijon, 1999. http://www.theses.fr/1999DIJOL026.

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Abstract:

Un auditeur occidental développe une sensibilité aux régularités du système musical tonal par simple exposition répétée aux pièces issues de ce système. Une fois acquises, ces connaissances lui permettraient de construire une présentation mentale de la structure de l’œuvre entendue. Notre travail de recherche porte sur la perception de grandes structures musicales, sur le rôle des connaissances tonales lors du traitement et sur l’acquisition de ces connaissances. Le premier volet de recherche s’intéresse à la perception des structures globales et locales dans des pièces musicales réelles. Diff

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9

Déguernel, Ken. "Apprentissage de structures musicales en contexte d'improvisation." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0011/document.

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Abstract:

Les systèmes actuels d’improvisation musicales sont capables de générer des séquences musicales unidimensionnelles par recombinaison du matériel musical. Cependant, la prise en compte de plusieurs dimensions (mélodie, harmonie...) et la modélisation de plusieurs niveaux temporels sont des problèmes difficiles. Dans cette thèse, nous proposons de combiner des approches probabilistes et des méthodes issues de la théorie des langages formels afin de mieux apprécier la complexité du discours musical à la fois d’un point de vue multidimensionnel et multi-niveaux dans le cadre de l’improvisation où

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10

Daoudi, Abderrazak. "Acquisition de contraintes par apprentissage de structures." Thesis, Montpellier, 2016. http://www.theses.fr/2016MONTT316/document.

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Abstract:

La Programmation par contraintes est un cadre général utilisé pour modéliser et résoudre des problèmes combinatoires complexes. Cependant, la modélisation d'un problème sous forme d’un réseau de contraintes nécessite une bonne expertise dans le domaine. Ce niveau d'expertise est un obstacle majeur pour une large diffusion de la programmation de contraintes. Pour remédier à ce problème, plusieurs systèmes d'acquisition de contraintes ont été proposés pour aider l'utilisateur dans la tâche de modélisation. Dans ces systèmes, l'utilisateur ne répond qu'à des questions très simples. L'inconvénient

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