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Relevant bibliographies by topics / Apprentissage profond – Apprentissage non supervisé (intelligence artificielle)

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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Apprentissage profond – Apprentissage non supervisé (intelligence artificielle)'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage profond – Apprentissage non supervisé (intelligence artificielle)"

1

Boussik, Amine. "Apprentissage profond non-supervisé : Application à la détection de situations anormales dans l’environnement du train autonome." Electronic Thesis or Diss., Valenciennes, Université Polytechnique Hauts-de-France, 2023. http://www.theses.fr/2023UPHF0040.

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Abstract:

La thèse aborde les défis du monitoring de l’environnement et de détection des anomalies, notamment des obstacles, pour un train de fret autonome. Bien que traditionnellement, les transports ferroviaires étaient sous la supervision humaine, les trains autonomes offrent des perspectives d’avantages en termes de coûts, de temps et de sécurité. Néanmoins, leur exploitation dans des environnements complexes pose d’importants enjeux de sûreté. Au lieu d’une approche supervisée nécessitant des données annotées onéreuses et limitées, cette recherche adopte une technique non supervisé

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2

Doan, Tien Tai. "Réalisation d’une aide au diagnostic en orthodontie par apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG033.

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Abstract:

L'analyse et le diagnostic précis à partir d'images dentaires sont un facteur essentiel de la réussite des traitements orthodontiques. De nombreux procédés de traitement d'image ont été proposés pour résoudre ce problème. Cependant, ces études fonctionnent principalement sur de petits ensembles de données de radiographies dans des conditions de laboratoire et ne sont pas vraiment applicables en tant que produits ou services complets. Dans cette thèse, nous construisons des modèles d'apprentissage profond pour diagnostiquer des problèmes dentaires tels que la gingivite et les dents chevauchées

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3

Chen, Hao. "Vers la ré-identification de personnes non-supervisée." Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://www.theses.fr/2022COAZ4014.

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Abstract:

En tant que composant central des systèmes de vidéo-surveillance intelligents, la ré-identification de personnes (ReID) vise à rechercher une personne d'intérêt à travers des caméras qui ne se chevauchent pas. Malgré des améliorations significatives de la ReID supervisée, le processus d'annotation encombrant le rend moins évolutif dans les déploiements réels. De plus, comme les représentations d'apparence peuvent être affectées par des facteurs bruyants, tels que le niveau d'éclairage et les propriétés de la caméra, entre différents domaines, les modèles ReID de personnes subissent une baisse

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4

Chareyre, Maxime. "Apprentissage non-supervisé pour la découverte de propriétés d'objets par découplage entre interaction et interprétation." Electronic Thesis or Diss., Université Clermont Auvergne (2021-...), 2023. http://www.theses.fr/2023UCFA0122.

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Abstract:

Les robots sont de plus en plus utilisés pour réaliser des tâches dans des environnements contrôlés. Leur utilisation en milieu ouvert est cependant encore confrontée à des difficultés. L'agent robotique est en effet susceptible de rencontrer des objets dont il ignore le comportement et la fonction. Dans certains cas, il doit interagir avec ces éléments pour réaliser sa mission en les collectant ou en les déplaçant mais, sans la connaissance de leurs propriétés dynamiques il n'est pas possible de mettre en place une stratégie de résolution de la mission efficace.Dans cette thèse, nous présento

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5

Khacef, Yacine. "Surveillance avancée du trafic routier par détection acoustique distribuée et apprentissage profond." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5070.

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Abstract:

La gestion du trafic urbain est un enjeu crucial pour les villes du monde entier, en raison de l'augmentation continue du nombre de véhicules. Les méthodes classiques, telles que les caméras et les boucles de détection, s'avèrent souvent inadaptées à cause de leurs coûts élevés, de la faible résolution des capteurs, et des enjeux de protection de la vie privée. Récemment, la technologie de détection acoustique distribuée (DAS) a émergé comme une solution innovante pour la surveillance du trafic. En convertissant des câbles de fibre optique en un réseau de capteurs de vibration, la technologie

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6

Abdallah, Tala. "Deep Learning for epileptic seizures detection." Electronic Thesis or Diss., Angers, 2024. http://www.theses.fr/2024ANGE0018.

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Abstract:

Cette thèse aborde la détection automatique des crises d’épilepsie. Des algorithmes d’intelligence artificielle adaptés aux déséquilibres entre les classes « crises » et « non-crises » ainsi qu’à la forte variabilité intersujets et inter-sites sont proposés. Deux principales contributions sont présentées. Tout d’abord, dans le domaine supervisé, un modèle hybride combinant des réseaux de neurones convolutifs et un réseau de neurones récurrents à mémoire (LSTM) est proposé, intégrant un mécanisme d’attention (AT). L’originalité de cette approche réside dans l’utilisation de la couche AT pour li

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7

Franceschi, Jean-Yves. "Apprentissage de représentations et modèles génératifs profonds dans les systèmes dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS014.

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Abstract:

L'essor de l'apprentissage profond trouve notamment sa source dans les avancées scientifiques qu'il a permises en termes d'apprentissage de représentations et de modèles génératifs. Dans leur grande majorité, ces progrès ont cependant été obtenus sur des données textuelles et visuelles statiques, les données temporelles demeurant un défi pour ces méthodes. Compte tenu de leur importance pour l'automatisation croissante de multiples tâches, de plus en plus de travaux en apprentissage automatique s'intéressent aux problématiques d'évolution temporelle. Dans cette thèse, nous étudions ainsi plusi

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8

Inzirillo, Hugo. "Contributions to Econometric and Deep Learning Methods for Time Series Forecasting." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAG005.

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Abstract:

Cette thèse, structurée en quatre parties distinctes, contribue à enrichir les domaines de l'apprentissage profond et de l'économétrie non linéaire. Les modèles traditionnels ont souvent montré des faiblesses pour capturer les comportements non linéaires et les changements de régime caractéristiques des actifs numériques. Cette thèse se concentre sur l'amélioration de la prédiction des rendements et de la volatilité de cette nouvelle classe d'actifs à travers le développement de nouvelles architectures de réseaux de neurones et de méthodologies innovantes. Dans une première partie, nous introd

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9

Boniol, Paul. "Detection of anomalies and identification of their precursors in large data series collections." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2021. http://www.theses.fr/2021UNIP5206.

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Abstract:

Les larges collections de séries temporelles deviennent une réalité dans un grand nombre de domaines scientifiques et sociaux, comme la finance, les sciences de l’environnement, l’astrophysique, les neurosciences, l’ingénierie ou les métiers du numérique. Il y a donc un intérêt et un besoin de plus en plus importants de développer des techniques efficaces pour analyser et traiter ce type de données. De manière informelle, une série temporelle est une séquence ordonnée de points ou de valeurs. Une fois les séries collectées et disponibles, les utilisateurs ont souvent besoin de les étudier pour

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10

Saporta, Antoine. "Domain Adaptation for Urban Scene Segmentation." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS115.

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Abstract:

Cette thèse attaque certains des verrous scientifiques des systèmes de perception à base de réseaux de neurones des véhicules autonomes. Une classe d'outils abordée dans cette thèse pour limiter les besoins de données étiquetées est celle de l'adaptation de domaine. Celle-ci permet la généralisation à des données dites cibles qui partagent des structures avec les données annotées dites sources permettant la supervision mais qui suivent néanmoins une distribution statistique différente. D'abord, nous étudions l'introduction d'information privilégiée dans les données sources, par exemple des ann

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