Relevant bibliographies by topics / Apprentissage statistique profond

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  2. Dissertations / Theses
  3. Book chapters

Academic literature on the topic 'Apprentissage statistique profond'

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

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Journal articles on the topic "Apprentissage statistique profond"

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GRASLAND, Claude, and Vakaramoko Bamba. "CIST-EE2023 : SPA2 - Distance et accessibilité." CIST-EE2023 : Methodes et outils des sciences du territoire, February 28, 2023. https://doi.org/10.5281/zenodo.14192110.

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Abstract:
L&rsquo;objectif de ce cours est de familiariser les &eacute;tudiant&middot;es avec deux notions centrales en g&eacute;ographie et en analyse spatiale : <strong>La distance</strong>&nbsp;: C&rsquo;est l&rsquo;intervalle entre deux points. La distance est une relation entre les lieux dans l&rsquo;espace g&eacute;om&eacute;trique donn&eacute;. D&eacute;finir une distance est un acte profond&eacute;ment g&eacute;ographique, qui revient &agrave; d&eacute;finir la nature de la relation entre les lieux, l&rsquo;espace de r&eacute;f&eacute;rence et donc le nombre de ses dimensions (Brunet&nbsp;<em>et
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da, Silva Fumelê Lizandra Valéria, and Trindade Damasceno Josiane da. "Linguistique Appliquée : une révision bibliographique sur l'enseignement des langues dans la frontière franco-brésilienne." Revista Letras Raras 14, no. 3 (2025). https://doi.org/10.5281/zenodo.15605516.

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Abstract:
RESUM&Eacute; Le contact linguistique &agrave; la fronti&egrave;re franco-br&eacute;silienne caract&eacute;rise une r&eacute;alit&eacute; tr&egrave;s particuli&egrave;re de cette r&eacute;gion, car il se r&eacute;f&egrave;re &agrave; l'utilisation de plus d'une langue, &eacute;tant une fronti&egrave;re plurilingue dans laquelle il y a la pr&eacute;sence de diff&eacute;rentes langues, cultures et nations qui la rendent unique par rapport aux autres. En ce sens, l'objectif de l'&eacute;tude &eacute;tait de r&eacute;aliser une revue bibliographique, sous le biais de la linguistique appliqu&eacute
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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage statistique profond"

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Sors, Arnaud. "Apprentissage profond pour l'analyse de l'EEG continu." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAS006/document.

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Abstract:
Ces travaux de recherche visent à développer des méthodes d’apprentissage automatique pour l’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) continu. L’EEG continu est une modalité avantageuse pour l’évaluation fonctionnelle des états cérébraux en réanimation ou pour d’autres applications. Cependant son utilisation aujourd’hui demeure plus restreinte qu’elle ne pourrait l’être, car dans la plupart des cas l’interprétation est effectuée visuellement par des spécialistes.Les sous-parties de ce travail s’articulent autour de l’évaluation pronostique du coma post-anoxique, choisie comme application pilo
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Pouthier, Baptiste. "Apprentissage profond et statistique sur données audiovisuelles dédié aux systèmes embarqués pour l'interface homme-machine." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4019.

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Abstract:
Les algorithmes d'apprentissage profond ont révolutionné le domaine des interfaces Homme-machine. Une nouvelle ère d'algorithmes audiovisuels a vu le jour, élargissant le spectre des cas d'utilisations et renforçant les performances des systèmes traditionnels. Cependant, cette remarquable avancée est entravée par les coûts computationnels ; l'intégration des algorithmes audio-visuels sur des systèmes intégrés représente un défi considérable. Cette thèse se concentre principalement sur cette limitation, adressant l'optimisation des algorithmes audiovisuels à plusieurs niveaux fonctionnels et au
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Moukari, Michel. "Estimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond." Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMC211/document.

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Abstract:
La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle dont le but est de permettre à une machine d'analyser, de traiter et de comprendre le contenu d'images numériques. La compréhension de scène en particulier est un enjeu majeur en vision par ordinateur. Elle passe par une caractérisation à la fois sémantique et structurelle de l'image, permettant d'une part d'en décrire le contenu et, d'autre part, d'en comprendre la géométrie. Cependant tandis que l'espace réel est de nature tridimensionnelle, l'image qui le représente, elle, est bidimensionnelle. Une partie de l'informati
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Soumm, Michaël. "Refining machine learning evaluation : statistical insights into model performance and fairness." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG094.

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Abstract:
Cette thèse aborde les limitations des méthodologies d’évaluation en apprentissage automatique en introduisant des approches statistiques rigoureuses adaptées de l’économétrie. À travers des applications dans trois domaines distincts de l’apprentissage automatique, nous démontrons comment les outils statistiques peuvent améliorer la robustesse, l’interprétabilité, et l’équité de l’évaluation des modèles. Dans l’apprentissage incrémental de classes, nous examinons l’importance des méthodes de pré-entraînement par rapport au choix de l’algorithme incrémental et montrons que celles-ci sont décisi
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Belilovsky, Eugene. "Apprentissage de graphes structuré et parcimonieux dans des données de haute dimension avec applications à l’imagerie cérébrale." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC027.

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Abstract:
Cette thèse présente de nouvelles méthodes d’apprentissage structuré et parcimonieux sur les graphes, ce qui permet de résoudre une large variété de problèmes d’imagerie cérébrale, ainsi que d’autres problèmes en haute dimension avec peu d’échantillon. La première partie de cette thèse propose des relaxation convexe de pénalité discrète et combinatoriale impliquant de la parcimonie et bounded total variation d’un graphe, ainsi que la bounded `2. Ceux-ci sont dévelopé dansle but d’apprendre un modèle linéaire interprétable et on démontre son efficacacité sur des données d’imageries cérébrales a
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Delasalles, Edouard. "Inferring and Predicting Dynamic Representations for Structured Temporal Data." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS296.

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Abstract:
Les données temporelles constituent une partie importante des données digitales. Prévoir leurs prochaines valeurs est une tâche importante et difficile. Les méthodes statistiques standard sont fondées sur des modèles linéaires souvent limitées aux données de faible dimension. Ici, nous utilisons plutôt des méthodes d'apprentissage profond capables de traiter des données structurées en haute dimension. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux modèles à variables latentes. Contrairement aux modèles auto-régressifs qui utilisent directement des données passées pour effectuer des prédictions, l
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Chamma, Ahmad. "Statistical interpretation of high-dimensional complex prediction models for biomedical data." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG028.

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Abstract:
Les grands jeux de données de santé produits, qui représentent les caractéristiques de la population selon de multiples modalités, permettent de prédire et de comprendre les résultats individuels. À mesure que la collecte de données s'étend aux domaines scientifiques, tels que l'imagerie cérébrale, les variables sont liées par des dépendances complexes, éventuellement non linéaires, ainsi que par des degrés élevés de corrélation. Par conséquent, les modèles populaires tels que les techniques linéaires et à base d'arbres de décision ne sont plus efficaces dans ces contextes à haute dimension. D
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Linhart, Julia. "Simulation-based inference with deep learning : application to neuroscience time series data." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG091.

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Abstract:
Les simulateurs jouent un rôle central dans la science expérimentale, facilitant l'exploration de systèmes complexes avec des événements rares et difficilement mesurables, que ce soit en physique des particules, en climatologie, en astrophysique, en cosmologie ou en neurosciences. L'objectif est d'inverser ces modèles computationnels et de déterminer les paramètres qui décrivent au mieux les observations expérimentales, afin d'enrichir notre compréhension du monde réel. Cependant, au vu de la complexité des processus génératifs modélisés, la vraisemblance de ces simulateurs est souvent diffici
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Wolinski, Pierre. "Structural Learning of Neural Networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASS026.

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Abstract:
La structure d'un réseau de neurones détermine dans une large mesure son coût d'entraînement et d'utilisation, ainsi que sa capacité à apprendre. Ces deux aspects sont habituellement en compétition : plus un réseau de neurones est grand, mieux il remplira la tâche qui lui a été assignée, mais plus son entraînement nécessitera des ressources en mémoire et en temps de calcul. L'automatisation de la recherche des structures de réseaux efficaces - de taille raisonnable, mais performantes dans l'accomplissement de la tâche - est donc une question très étudiée dans ce domaine. Dans ce contexte, des
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Malfante, Marielle. "Automatic classification of natural signals for environmental monitoring." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAU025/document.

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Abstract:
Ce manuscrit de thèse résume trois ans de travaux sur l’utilisation des méthodes d’apprentissage statistique pour l’analyse automatique de signaux naturels. L’objectif principal est de présenter des outils efficaces et opérationnels pour l’analyse de signaux environnementaux, en vue de mieux connaitre et comprendre l’environnement considéré. On se concentre en particulier sur les tâches de détection et de classification automatique d’événements naturels.Dans cette thèse, deux outils basés sur l’apprentissage supervisé (Support Vector Machine et Random Forest) sont présentés pour (i) la classif
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More sources

Book chapters on the topic "Apprentissage statistique profond"

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COGRANNE, Rémi, Marc CHAUMONT, and Patrick BAS. "Stéganalyse : détection d’information cachée dans des contenus multimédias." In Sécurité multimédia 1. ISTE Group, 2021. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9026.ch8.

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Abstract:
Ce chapitre détaille comment analyser une image numérique en vue d’obtenir des informations sur les données cachées par une méthode de stéganographie. Après une présentation des objectifs, plusieurs stratégies de détection sont ensuite détaillées, notamment les méthodes statistiques utilisant le rapport de vraisemblance, les méthodes par apprentissage reposant soit sur l’extraction de caractéristiques, soit sur l’utilisation de réseaux de neurones profonds.
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