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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage non-paramétrique'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Knefati, Muhammad Anas. "Estimation non-paramétrique du quantile conditionnel et apprentissage semi-paramétrique : applications en assurance et actuariat." Thesis, Poitiers, 2015. http://www.theses.fr/2015POIT2280/document.

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Abstract:
La thèse se compose de deux parties : une partie consacrée à l'estimation des quantiles conditionnels et une autre à l'apprentissage supervisé. La partie "Estimation des quantiles conditionnels" est organisée en 3 chapitres : Le chapitre 1 est consacré à une introduction sur la régression linéaire locale, présentant les méthodes les plus utilisées, pour estimer le paramètre de lissage. Le chapitre 2 traite des méthodes existantes d’estimation nonparamétriques du quantile conditionnel ; Ces méthodes sont comparées, au moyen d’expériences numériques sur des données simulées et des données réelle
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Lahbib, Dhafer. "Préparation non paramétrique des données pour la fouille de données multi-tables." Phd thesis, Université de Cergy Pontoise, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00854142.

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Abstract:
Dans la fouille de données multi-tables, les données sont représentées sous un format relationnel dans lequel les individus de la table cible sont potentiellement associés à plusieurs enregistrements dans des tables secondaires en relation un-à-plusieurs. Afin de prendre en compte les variables explicatives secondaires (appartenant aux tables secondaires), la plupart des approches existantes opèrent par mise à plat, obtenant ainsi une représentation attribut-valeur classique. Par conséquent, on perd la représentation initiale naturellement compacte mais également on risque d'introduire des bia
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3

Solnon, Matthieu. "Apprentissage statistique multi-tâches." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00911498.

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Abstract:
Cette thèse a pour objet la construction, la calibration et l'étude d'estimateurs multi-tâches, dans un cadre fréquentiste non paramétrique et non asymptotique. Nous nous plaçons dans le cadre de la régression ridge à noyau et y étendons les méthodes existantes de régression multi-tâches. La question clef est la calibration d'un paramètre de régularisation matriciel, qui encode la similarité entre les tâches. Nous proposons une méthode de calibration de ce paramètre, fondée sur l'estimation de la matrice de covariance du bruit entre les tâches. Nous donnons ensuite pour l'estimateur obtenu des
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4

Scornet, Erwan. "Apprentissage et forêts aléatoires." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066533/document.

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Abstract:
Cette thèse est consacrée aux forêts aléatoires, une méthode d'apprentissage non paramétrique introduite par Breiman en 2001. Très répandues dans le monde des applications, les forêts aléatoires possèdent de bonnes performances et permettent de traiter efficacement de grands volumes de données. Cependant, la théorie des forêts ne permet pas d'expliquer à ce jour l'ensemble des bonnes propriétés de l'algorithme. Après avoir dressé un état de l'art des résultats théoriques existants, nous nous intéressons en premier lieu au lien entre les forêts infinies (analysées en théorie) et les forêts fini
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Lasserre, Marvin. "Apprentissages dans les réseaux bayésiens à base de copules non-paramétriques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS029.

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Abstract:
La modélisation de distributions continues multivariées est une tâche d'un intérêt central en statistiques et en apprentissage automatique avec de nombreuses applications en sciences et en ingénierie. Cependant, les distributions de grandes dimensions sont difficiles à manipuler et peuvent conduire à des calculs coûteux en temps et en ressources. Les réseaux bayésiens de copules (CBNs) tirent parti à la fois des réseaux bayésiens (BNs) et de la théorie des copules pour représenter de manière compacte de telles distributions multivariées. Les réseaux bayésiens s'appuient sur les indépendances c
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6

Genuer, Robin. "Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00550989.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'apprentissage statistique et est consacrée à l'étude de la méthode des forêts aléatoires, introduite par Breiman en 2001. Les forêts aléatoires sont une méthode statistique non paramétrique, qui s'avère être très performante dans de nombreuses applications, aussi bien pour des problèmes de régression que de classification supervisée. Elles présentent également un bon comportement sur des données de très grande dimension, pour lesquelles le nombre de variables dépasse largement le nombre d'observations. Dans une première partie, nous développons une proc
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Patra, Benoît. "Apprentissage à "grande échelle" : contribution à l'étude d'algorithmes de clustering répartis asynchrones." Paris 6, 2012. http://www.theses.fr/2012PA066040.

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Abstract:
Les thèmes abordés dans ce manuscrit de thèse sont inspirés de problématiques de recherche rencontrées par la société Lokad, qui sont résumées dans le premier chapitre. Le Chapitre 2 est consacré à l'étude d'une méthode non paramétrique de prévision des quantiles d'une série temporelle. Nous démontrons, en particulier, que la technique proposée converge sous des hypothèses minimales. La suite des travaux porte sur des algorithmes de clustering répartis et asynchrones (DALVQ). Ainsi, le Chapitre 3 propose tout d'abord une description mathématique de ces modèles précédent, et se poursuit ensuite
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8

Dallaire, Patrick. "Bayesian nonparametric latent variable models." Doctoral thesis, Université Laval, 2016. http://hdl.handle.net/20.500.11794/26848.

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Abstract:
L’un des problèmes importants en apprentissage automatique est de déterminer la complexité du modèle à apprendre. Une trop grande complexité mène au surapprentissage, ce qui correspond à trouver des structures qui n’existent pas réellement dans les données, tandis qu’une trop faible complexité mène au sous-apprentissage, c’est-à-dire que l’expressivité du modèle est insuffisante pour capturer l’ensemble des structures présentes dans les données. Pour certains modèles probabilistes, la complexité du modèle se traduit par l’introduction d’une ou plusieurs variables cachées dont le rôle est d’exp
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9

Arlot, Sylvain. "Rééchantillonnage et Sélection de modèles." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00198803.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans les domaines de la statistique non-paramétrique et de la théorie statistique de l'apprentissage. Son objet est la compréhension fine de certaines méthodes de rééchantillonnage ou de sélection de modèles, du point de vue non-asymptotique. <br /><br />La majeure partie de ce travail de thèse consiste dans la calibration précise de méthodes de sélection de modèles optimales en pratique, pour le problème de la prédiction. Nous étudions la validation croisée V-fold (très couramment utilisée, mais mal comprise en théorie, notamment pour ce qui est de choisir V) et plusieur
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10

Averyanov, Yaroslav. "Concevoir et analyser de nouvelles règles d’arrêt prématuré pour économiser les ressources de calcul." Thesis, Lille 1, 2020. http://www.theses.fr/2020LIL1I048.

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Abstract:
Ce travail développe et analyse des stratégies pour construire des instances de ce que l’on appelle les règles d’arrêt prématurés appliquées à certains algorithmes d’apprentissage itératif pour estimer la fonction de régression. Ces quantités sont des règles "data-driven" indiquant quand arrêter le processus d’apprentissage itératif pour parvenir à un compromis entre les coûts de calcul et la précision statistique. Contrairement à une grande partie de la littérature existante sur l’arrêt prématuré, où ces règles ne dépendent que des données de manière "faible", nous fournissons des solutions d
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Löser, Kevin. "Apprentissage non-supervisé de la morphologie des langues à l’aide de modèles bayésiens non-paramétriques." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS203/document.

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Abstract:
Un problème central contribuant à la grande difficulté du traitement du langage naturel par des méthodes statistiques est celui de la parcimonie des données, à savoir le fait que dans un corpus d'apprentissage donné, la plupart des évènements linguistiques n'ont qu'un nombre d'occurrences assez faible, et que par ailleurs un nombre infini d'évènements permis par une langue n'apparaitront nulle part dans le corpus. Les modèles neuronaux ont déjà contribué à partiellement résoudre le problème de la parcimonie en inférant des représentations continues de mots. Ces représentations continues permet
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Dang, Hong-Phuong. "Approches bayésiennes non paramétriques et apprentissage de dictionnaire pour les problèmes inverses en traitement d'image." Thesis, Ecole centrale de Lille, 2016. http://www.theses.fr/2016ECLI0019/document.

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Abstract:
L'apprentissage de dictionnaire pour la représentation parcimonieuse est bien connu dans le cadre de la résolution de problèmes inverses. Les méthodes d'optimisation et les approches paramétriques ont été particulièrement explorées. Ces méthodes rencontrent certaines limitations, notamment liées au choix de paramètres. En général, la taille de dictionnaire doit être fixée à l'avance et une connaissance des niveaux de bruit et éventuellement de parcimonie sont aussi nécessaires. Les contributions méthodologies de cette thèse concernent l'apprentissage conjoint du dictionnaire et de ces paramètr
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Savino, Mary Edith. "Statistical learning methods for nonlinear geochemical problems." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM032.

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Abstract:
Dans le cadre de simulations numériques de systèmes géochimiques s'intégrant dans un projet de stockage profond de déchets hautement radioactifs, nous proposons dans cette thèse deux méthodes d'estimation de fonction ainsi qu'une méthode de sélection de variables dans un modèle de régression non-paramétrique multivarié.Plus précisément, dans le Chapitre 2, nous présentons une procédure d'apprentissage actif utilisant les processus Gaussiens pour approcher des fonctions inconnues ayant plusieurs variables d'entrée. Cette méthode permet à chaque itération le calcul de l'incertitude globale sur l
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Avalos, Marta. "Modèles additifs parcimonieux." Phd thesis, Université de Technologie de Compiègne, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00008802.

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Abstract:
De nombreux algorithmes d'estimation fonctionnelle existent pour l'apprentissage statistique supervisé. Cependant, ils ont pour la plupart été développés dans le but de fournir des estimateurs précis, sans considérer l'interprétabilité de la solution. Les modèles additifs permettent d'expliquer les prédictions simplement, en ne faisant intervenir qu'une variable explicative à la fois, mais ils sont difficiles à mettre en ouvre. Cette thèse est consacrée au développement d'un algorithme d'estimation des modèles additifs. D'une part, leur utilisation y est simplifiée, car le réglage de la comple
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Bartcus, Marius. "Bayesian non-parametric parsimonious mixtures for model-based clustering." Thesis, Toulon, 2015. http://www.theses.fr/2015TOUL0010/document.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l’apprentissage statistique et l’analyse de données multi-dimensionnelles. Elle se focalise particulièrement sur l’apprentissage non supervisé de modèles génératifs pour la classification automatique. Nous étudions les modèles de mélanges Gaussians, aussi bien dans le contexte d’estimation par maximum de vraisemblance via l’algorithme EM, que dans le contexte Bayésien d’estimation par Maximum A Posteriori via des techniques d’échantillonnage par Monte Carlo. Nous considérons principalement les modèles de mélange parcimonieux qui reposent sur une décomposition spectrale de
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Sibony, Eric. "Analyse mustirésolution de données de classements." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2016. http://www.theses.fr/2016ENST0036.

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Abstract:
Cette thèse introduit un cadre d’analyse multirésolution pour les données de classements. Initiée au 18e siècle dans le contexte d’élections, l’analyse des données de classements a attiré un intérêt majeur dans de nombreux domaines de la littérature scientifique : psychométrie, statistiques, économie, recherche opérationnelle, apprentissage automatique ou choix social computationel entre autres. Elle a de plus été revitalisée par des applications modernes comme les systèmes de recommandation, où le but est d’inférer les préférences des utilisateurs pour leur proposer les meilleures suggestions
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Mahler, Nicolas. "Machine learning methods for discrete multi-scale fows : application to finance." Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00749717.

Full text
Abstract:
This research work studies the problem of identifying and predicting the trends of a single financial target variable in a multivariate setting. The machine learning point of view on this problem is presented in chapter I. The efficient market hypothesis, which stands in contradiction with the objective of trend prediction, is first recalled. The different schools of thought in market analysis, which disagree to some extent with the efficient market hypothesis, are reviewed as well. The tenets of the fundamental analysis, the technical analysis and the quantitative analysis are made explicit.
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De, la Concha Duarte Alejandro David. "Graph-based machine learning for detection tasks on complex systems." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASM009.

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Abstract:
Les innovations technologiques récentes ont augmenté notre capacité à surveiller de nombreux aspects de la vie quotidienne ou des phénomènes naturels en collectant et en analysant des données en temps réel provenant de sources multiples. Par exemple, les réseaux de transport surveillent l'affluence des passagers et les retards à chaque station pour améliorer les trajets, tandis que les réseaux modernes de surveillance des risques géologiques déclenchent des alertes précoces pour des événements sismiques.Cette thèse se concentre sur la détection des changements dans les distributions de données
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Rouvière, Laurent. "Estimation de densité en dimension élevée et classification de courbes." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011624.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse consiste étudier et approfondir des techniques d'estimation de la densité et de classification dans des espaces de dimension élevée. Nous avons choisi de structurer notre travail en trois parties.<br /><br />La première partie, intitulée compléments sur les histogrammes modifiés, est composée de deux chapitres consacrés l'étude d'une famille d'estimateurs non paramétriques de la densité, les histogrammes modifiés, connus pour posséder de bonnes propriétés de convergence au sens des critères de la théorie de l'information. Dans le premier chapitre, ces estimateurs sont
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Wira, Patrice. "Approches neuromimétiques pour l'identification et la commande." Habilitation à diriger des recherches, Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00605218.

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Abstract:
Les travaux présentés dans cette Habilitation à Diriger des Recherches visent le développement de nouvelles stratégies neuromimétiques destinées à l'identification et à la commande de systèmes physiques complexes, non linéaires et non stationnaires. Les réseaux de neurones artificiels, également appelés modèles connexionnistes, sont abordés d'un point de vue du traitement du signal et du contrôle. Insérés dans des schémas d'identification et de commande, leurs capacités d'apprentissage rendent ces tâches plus robustes et plus autonomes. Nos études cherchent à développer de nouvelles approches
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Tran, Gia-Lac. "Advances in Deep Gaussian Processes : calibration and sparsification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2020SORUS410.pdf.

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Abstract:
L'intégration des Convolutional Neural Networks (CNNs) et des GPs est une solution prometteuse pour améliorer le pouvoir de représentation des méthodes contemporaines. Dans notre première étude, nous utilisons des diagrammes de fiabilité pour montrer que les combinaisons actuelles de cnns et GPs sont mal calibrées, ce qui donne lieu à des prédictions trop confiantes. En utilisant des Random Feature et la technique d'inférence variationnelle, nous proposons une nouvelle solution correctement calibrée pour combinaisons des CNNs et des GPs. Nous proposons également une extension intuitive de cett
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Khaleghi, Azadeh. "Sur quelques problèmes non-supervisés impliquant des séries temporelles hautement dépendantes." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00920333.

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Abstract:
Cette thèse est consacrée à l'analyse théorique de problèmes non supervisés impliquant des séries temporelles hautement dépendantes. Plus particulièrement, nous abordons les deux problèmes fondamentaux que sont le problème d'estimation des points de rupture et le partitionnement de séries temporelles. Ces problèmes sont abordés dans un cadre extrêmement général où les données sont générées par des processus stochastiques ergodiques stationnaires. Il s'agit de l'une des hypothèses les plus faibles en statistiques, comprenant non seulement, les hypothèses de modèles et les hypothèses paramétriqu
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Baelde, Maxime. "Modèles génératifs pour la classification et la séparation de sources sonores en temps-réel." Thesis, Lille 1, 2019. http://www.theses.fr/2019LIL1I058/document.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'entreprise A-Volute, éditrice de logiciels d'amélioration d'expérience audio. Elle propose un radar qui transpose l'information sonore multi-canale en information visuelle en temps-réel. Ce radar, bien que pertinent, manque d'intelligence car il analyse uniquement le flux audio en terme d'énergie et non en termes de sources sonores distinctes. Le but de cette thèse est de développer des algorithmes de classification et de séparation de sources sonores en temps-réel. D'une part, la classification de sources sonores a pour but d'attribuer un label (par ex
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Sibony, Eric. "Analyse mustirésolution de données de classements." Thesis, Paris, ENST, 2016. http://www.theses.fr/2016ENST0036/document.

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Abstract:
Cette thèse introduit un cadre d’analyse multirésolution pour les données de classements. Initiée au 18e siècle dans le contexte d’élections, l’analyse des données de classements a attiré un intérêt majeur dans de nombreux domaines de la littérature scientifique : psychométrie, statistiques, économie, recherche opérationnelle, apprentissage automatique ou choix social computationel entre autres. Elle a de plus été revitalisée par des applications modernes comme les systèmes de recommandation, où le but est d’inférer les préférences des utilisateurs pour leur proposer les meilleures suggestions
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Calandriello, Daniele. "Efficient sequential learning in structured and constrained environments." Thesis, Lille 1, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL10216/document.

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Abstract:
L'avantage principal des méthodes d'apprentissage non-paramétriques réside dans le fait que la nombre de degrés de libertés du modèle appris s'adapte automatiquement au nombre d'échantillons. Ces méthodes sont cependant limitées par le "fléau de la kernelisation": apprendre le modèle requière dans un premier temps de construire une matrice de similitude entre tous les échantillons. La complexité est alors quadratique en temps et espace, ce qui s'avère rapidement trop coûteux pour les jeux de données de grande dimension. Cependant, la dimension "effective" d'un jeu de donnée est bien souvent be
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Dieuleveut, Aymeric. "Stochastic approximation in Hilbert spaces." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEE059/document.

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Abstract:
Le but de l’apprentissage supervisé est d’inférer des relations entre un phénomène que l’on souhaite prédire et des variables « explicatives ». À cette fin, on dispose d’observations de multiples réalisations du phénomène, à partir desquelles on propose une règle de prédiction. L’émergence récente de sources de données à très grande échelle, tant par le nombre d’observations effectuées (en analyse d’image, par exemple) que par le grand nombre de variables explicatives (en génétique), a fait émerger deux difficultés : d’une part, il devient difficile d’éviter l’écueil du sur-apprentissage lorsq
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Carriere, Mathieu. "On Metric and Statistical Properties of Topological Descriptors for geometric Data." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS433/document.

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Abstract:
Dans le cadre de l'apprentissage automatique, l'utilisation de représentations alternatives, ou descripteurs, pour les données est un problème fondamental permettant d'améliorer sensiblement les résultats des algorithmes. Parmi eux, les descripteurs topologiques calculent et encodent l'information de nature topologique contenue dans les données géométriques. Ils ont pour avantage de bénéficier de nombreuses bonnes propriétés issues de la topologie, et désirables en pratique, comme par exemple leur invariance aux déformations continues des données. En revanche, la structure et les opérations né
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Godard, Pierre. "Unsupervised word discovery for computational language documentation." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS062/document.

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Abstract:
La diversité linguistique est actuellement menacée : la moitié des langues connues dans le monde pourraient disparaître d'ici la fin du siècle. Cette prise de conscience a inspiré de nombreuses initiatives dans le domaine de la linguistique documentaire au cours des deux dernières décennies, et 2019 a été proclamée Année internationale des langues autochtones par les Nations Unies, pour sensibiliser le public à cette question et encourager les initiatives de documentation et de préservation. Néanmoins, ce travail est coûteux en temps, et le nombre de linguistes de terrain, limité. Par conséque
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Dulac, Adrien. "Etude des modèles à composition mixée pour l'analyse de réseaux complexes." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM080/document.

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Abstract:
Les données relationnelles sont omniprésentes dans la nature et leur accessibilité ne cesse d'augmenter depuis ces dernières années. Ces données, vues comme un tout, forment un réseau qui peut être représenté par une structure de données appelée graphe où chaque nœud du graphe est une entité et chaque arête représente une relation ou connexion entre ces entités. Les réseaux complexes en général, tels que le Web, les réseaux de communications ou les réseaux sociaux sont connus pour exhiber des propriétés structurelles communes qui émergent aux travers de leurs graphes. Dans cette thèse, nous me
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Prendes, Jorge. "New statistical modeling of multi-sensor images with application to change detection." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLC006/document.

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Abstract:
Les images de télédétection sont des images de la surface de la Terre acquises par des satellites ou des avions. Ces images sont de plus en plus disponibles et leur technologies évoluent rapidement. On peut observer une amélioration des capteurs existants, mais de nouveaux types de capteurs ont également vu le jour et ont montré des propriétés intéressantes pour le traitement d'images. Ainsi, les images multispectrales et radar sont devenues très classiques.La disponibilité de différents capteurs est très intéressante car elle permet de capturer une grande variété de propriétés des objets. Ces
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Kamari, Halaleh. "Qualité prédictive des méta-modèles construits sur des espaces de Hilbert à noyau auto-reproduisant et analyse de sensibilité des modèles complexes." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASE010.

Full text
Abstract:
Ce travail porte sur le problème de l'estimation d'un méta-modèle d'un modèle complexe, noté m. Le modèle m dépend de d variables d'entrées X1,...,Xd qui sont indépendantes et ont une loi connue. Le méta-modèle, noté f∗, approche la décomposition de Hoeffding de m et permet d'estimer ses indices de Sobol. Il appartient à un espace de Hilbert à noyau auto-reproduisant (RKHS), noté H, qui est construit comme une somme directe d'espaces de Hilbert (Durrande et al. (2013)). L'estimateur du méta-modèle, noté f^, est calculé en minimisant un critère des moindres carrés pénalisé par la somme de la no
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Depecker, Marine. "Méthodes d'apprentissage statistique pour le scoring." Phd thesis, Paris, Télécom ParisTech, 2010. https://pastel.hal.science/pastel-00572421.

Full text
Abstract:
Cette thèse porte sur le développement d'une méthode non-paramétrique pour l'apprentissage supervisé de règles d'ordonnancement à partir de données étiquetées de façon binaire. Cette méthode repose sur le partitionnement récursif de l'espace des observations et généralise la notion d'arbre de décision au problème de l'ordonnancement, les règles de score produites pouvant être représentées graphiquement par des arbres binaires et orientés. Afin de proposer une méthode d'apprentissage flexible, nous introduisons une procédure permettant, à chaque itération de l'algorithme, de scinder l'espace de
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Depecker, Marine. "Méthodes d'apprentissage statistique pour le scoring." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00572421.

Full text
Abstract:
Cette thèse porte sur le développement d'une méthode non-paramétrique pour l'apprentissage supervisé de règles d'ordonnancement à partir de données étiquetées de façon binaire. Cette méthode repose sur le partitionnement récursif de l'espace des observations et généralise la notion d'arbre de décision au problème de l'ordonnancement, les règles de score produites pouvant être représentées graphiquement par des arbres binaires et orientés. Afin de proposer une méthode d'apprentissage flexible, nous introduisons une procédure permettant, à chaque itération de l'algorithme, de scinder l'espace de
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Duchemin, Quentin. "Growth dynamics of large networks using hidden Markov chains." Thesis, Université Gustave Eiffel, 2022. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03749513.

Full text
Abstract:
La première partie de cette thèse vise à introduire de nouveaux modèles de graphes aléatoires rendant compte de l'évolution temporelle des réseaux. Plus précisément, nous nous concentrons sur des modèles de croissance où à chaque instant un nouveau noeud s'ajoute au graphe existant. Nous attribuons à ce nouvel entrant des propriétés qui caractérisent son pouvoir de connectivité au reste du réseau et celles-ci dépendent uniquement du noeud précédemment introduit. Nos modèles de graphes aléatoires sont donc régis par une dynamique markovienne latente caractérisant la séquence de noeuds du graphe
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Hebbal, Ali. "Deep gaussian processes for the analysis and optimization of complex systems : application to aerospace system design." Thesis, Lille, 2021. http://www.theses.fr/2021LILUI016.

Full text
Abstract:
En ingénierie, la conception de systèmes complexes, tels que les lanceurs aérospatiaux, implique l'analyse et l'optimisation de problèmes présentant diverses problématiques. En effet, le concepteur doit prendre en compte différents aspects dans la conception de systèmes complexes, tels que la présence de fonctions coûteuses en temps de calcul et en boîte noire , la non-stationnarité des performances optimisées, les multiples objectifs et contraintes impliqués, le traitement de multiples sources d’information dans le cadre de la multi-fidélité, et les incertitudes épistémiques et aléatoires aff
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Laouti, Nassim. "Diagnostic de défauts par les Machines à Vecteurs Supports : application à différents systèmes mutivariables nonlinéaires." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00985437.

Full text
Abstract:
Les systèmes réels sont généralement de nature non-linéaire, et leurs modélisations etsurveillance restent une tâche difficile à accomplir. Néanmoins, avec les progrès technologiqueson dispose maintenant d'un atout de taille sur ces systèmes qui est les données.Ce travail présente une technique de diagnostic de défaut et de modélisation basée en grandepartie sur la méthode d'apprentissage automatique " Les Machines à Vecteurs de Support,SVM " qui est basée sur les données. La méthodologie proposée est appliquée à différentessystèmes multivariables et non linéaires, à savoir : un procédé de tra
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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.

Full text
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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Senécal, Jean-Sébastien. "Accélérer l'entraînement d'un modèle non-paramétrique de densité non normalisée par échantillonnage aléatoire." Thèse, 2003. http://hdl.handle.net/1866/14518.

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