Academic literature on the topic 'Apprentissage statistiques'
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Journal articles on the topic "Apprentissage statistiques"
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Tillmann, Barbara, and Bénédicte Poulin-Charronnat. "Implicit Statistical Learning of Language and Music." L’Année psychologique N° 124, no. 3 (October 17, 2024): 409–34. http://dx.doi.org/10.3917/anpsy1.243.0409.
Full textAbstract:
Une capacité fondamentale du système cognitif humain est de devenir sensible aux régularités présentes dans l’environnement. Par simple exposition au milieu environnant, et sans intention d’apprendre, les individus sont capables de s’adapter aux régularités qui les entourent, qu’elles soient perceptives, linguistiques, musicales, motrices, ou même sociales. Le langage et la musique sont deux systèmes hautement structurés ; ils présentent des régularités statistiques qui peuvent être apprises par simple exposition à travers des mécanismes d’apprentissage implicite. Le présent article se concentre sur des études conduites en laboratoire, utilisant principalement des méthodes comportementales afin d’étudier l’apprentissage statistique dans les domaines du langage et de la musique. Nous passons en revue des recherches montrant la segmentation de séquences et l’acquisition de structures syntaxiques ou grammaticales dans des systèmes artificiels, suivies d’extensions à des matériels plus réels. La dernière section est consacrée à un bref aperçu des mécanismes potentiels sous-tendant cet apprentissage, proposés par différentes perspectives théoriques.
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Minguzzi, Antonio, and Renato Passaro. "Apprentissage et culture d'entreprise dans les PME : une analyse explorative intersectorielle." Revue internationale P.M.E. 10, no. 2 (February 16, 2012): 45–79. http://dx.doi.org/10.7202/1009023ar.
Full textAbstract:
Le développement des processus d’apprentissage est un phénomène influencé par IInteraction systémique de facteurs de différentes natures. Parmi les variables critiques du processus d'apprentissage au sein des PME se dégage notamment le rôle de l’entrepreneur et de sa culture qui peut devenir le volant ou, au contraire, le frein des processus d’évolution stimulés par les relations que l’entreprise entretient avec son milieu économique de référence par le biais de différents canaux relationnels. La thèse soutenue dans cet article est que les processus d’apprentissage des PME sont influencés par la typologie des relations que ces dernières établissent avec leur milieu économique de référence. Notre objectif est de vérifier le caractère significatif de deux différents canaux relationnels des PME (apprentissage par la proximité du marché et par l’exportation) à travers l’analyse des caractéristiques de la culture d’entreprise dans les différents secteurs examinés. À cet effet, une analyse explorative a été menée à partir d’un échantillon de 104 PME italiennes appartenant à des secteurs « matures ». On a analysé dans le détail cinq groupes de variables représentatives à la fois de la dimension interne (entrepreneur, entreprise) et de la dimension externe à l’entreprise (intensité des processus d’exportation, concentration territoriale, marchés de débouchés intermédiaires ou finaux) dans le but de souligner les particularités du processus d’apprentissage de la PME. Les données ont été élaborées grâce à des méthodes statistiques multivariées (analyse en composantes principales et analyse des groupes) qui permettent d’interpréter les effets systématiques engendrés par l’interaction de variables de nature différente. Les résultats de l’élaboration ont confirmé le « rôle critique » que revêt la figure de l’entrepreneur pour le développement du processus d’apprentissage et la « non-planification », étapes du développement de ce processus dans les PME. Quant aux caractéristiques des canaux d’apprentissage analysés, il est apparu que les processus d’apprentissage sont plus influencés par le contact direct que l’entreprise entretient avec le marché final que par sa présence sur les marchés étrangers.
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Bultez, Alain. "Econométrie de la compétitivité: modèles et contre-exemples." Recherche et Applications en Marketing (French Edition) 12, no. 1 (March 1997): 21–44. http://dx.doi.org/10.1177/076737019701200102.
Full textAbstract:
Les premières applications des méthodes statistiques en Marketing ont porté sur les préferences exprimées et les choix faits par les consommateurs. Ainsi, durant les années soixante, s'est manifesté un engouement pour les processus stochastiques (markoviens) formalisant l'expérience acquise à l'usage des produits (apprentissage, familiarisation) et la fidélité aux marques (ou aux points de vente/service). Les deux dernières décennies ont, elles, été marquées par la popularité croissante des méthodes économétriques. Celles-ci se sont révélées particulièrement utiles dans l'étude des situations de concurrence oligopolistique prévalant sur la plupart des marchés. Estimant qu'on peut faire progresser l'analyse de la compétitivité marketing en s'inspirant de ces deux traditions complémentaires, j'en dérive une classe de modèles qui les concilie. Mon premier article (Bultez, 1996) posait les jalons de cette œuvre de synthèse: j'y défendais une spécification simple, mais purement descriptive, de la dynamique sous-tendant l'évolution des positions concurrentielles sur nombre de marchés: le modèle versatilité-attraction. Ce second article la généralise en y intégrant l'effet des décisions marketing prises par les concurrents qui s'affrontent. J'en discute, illustre et critique diverses variantes … et dégénérescences.
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BESNIER, Jean-Baptiste, Frédéric CHERQUI, Gilles CHUZEVILLE, and Aurélie LAPLANCHE. "Amélioration de la connaissance patrimoniale des réseaux d’assainissement de la métropole de Lyon." TSM 12 2023, TSM 12 2023 (December 20, 2023): 169–77. http://dx.doi.org/10.36904/tsm/202312169.
Full textAbstract:
La métropole de Lyon s’est fixé pour objectif de reconstituer l’ensemble des dates de pose et des matériaux des conduites d’assainissement de son patrimoine. Cette communication présente les résultats de plusieurs années de travail soutenues par l’agence de l’eau Rhône Méditerranée Corse. Pour la reconstitution, deux axes de recherches sont privilégiés, ils sont inspirés des résultats du projet de recherche Hireau. Le premier axe porte sur l’implémentation de méthodes statistiques (apprentissage machine) pour reconstituer les informations manquantes à partir de données connues sur le patrimoine. L’approche a été adaptée au jeu de données lyonnais et fournit des estimations des dates de pose et des matériaux des réseaux d’assainissement. Un travail d’optimisation a ensuite permis d’améliorer la prédiction grâce à une augmentation de la précision et du rappel (proportion d’éléments correctement retournés parmi ceux qui existent) pour le matériau, et une réduction de la plage d’estimation pour la date de pose. Le deuxième axe porte sur l’utilisation de connaissances provenant de sources multiples. L’exploitation des données supplémentaires, comme les rapports d’inspections télévisées, permet d’obtenir directement le matériau de la conduite. La création de scripts de propagation d’information sous contrainte par parcours de graphes a également permis de renseigner des années de poses manquantes. Nous proposons dans cette communication de rendre compte des démarches mises en œuvre, et des résultats obtenus. L’objectif étant d’inciter d’autres collectivités à obtenir ces informations essentielles pour la gestion de leur patrimoine.
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Muraasi, Eric, Beatrice Yanzigiye, and Joseph Kubwimana. "Les Effets du Recul de l'Usage du Français sur son Enseignement-Apprentissage dans les Ecoles du District de Bugesera au Rwanda." African Journal of Empirical Research 5, no. 4 (October 10, 2024): 151–62. http://dx.doi.org/10.51867/ajernet.5.4.12.
Full textAbstract:
L’article vise à identifier les effets du recul de l'usage du français sur son enseignement et son apprentissage dans les écoles secondaires du district de Bugesera, au Rwanda. Avec la transition linguistique du français à l'anglais, de nombreux défis ont émergé tant pour les enseignants que pour les élèves. Cette recherche utilise une approche méthodologique mixte, combinant des méthodes qualitatives et quantitatives, pour explorer ces impacts. Pour la méthode qualitative, les données des entretiens et des observations ont été analysées de manière inductive en identifiant les thèmes émergents, les modèles et les tendances dans les expériences et les perceptions des participants et pour la méthode quantitative les données des questionnaires ont été analysées à l'aide de techniques statistiques appropriées pour examiner la fréquence et la distribution des réponses. Cela permettra de quantifier les difficultés perçues et d'identifier les corrélations potentielles entre différents facteurs. Sur le plan qualitatif, des entretiens semi-structurés ont été conduits avec 6 enseignants de français et 6 responsables éducatifs pour recueillir leurs perceptions et expériences. De plus, des groupes de discussion ont été organisés avec des élèves pour explorer leurs attitudes et les défis qu'ils rencontrent dans l'apprentissage du français. La population cible comprend : 180 élèves de cinquième année dans les trois écoles sélectionnées, 9 enseignants de français et 6 responsables éducatifs (2 par école). Ces groupes ont été choisis pour leur implication significative dans l'enseignement du français et leur diversité.Quant aux méthodes quantitatives, des questionnaires ont été administrées à un échantillon de 51 élèves, répartis également entre trois écoles : Groupe Scolaire Biharagu, Groupe Scolaire Mayange et École Secondaire Kanzenze. Chaque école a contribué avec 17 élèves, sélectionnés par échantillonnage aléatoire stratifié. Les données ont été analysées de manière descriptive à l’aide de fréquences et de pourcentages. Les résultats montrent que la plupart des enseignants (83,3%) et 96,7% des élèves perçoivent de nombreux défis liés à la baisse de la compétence linguistique en français, et que des stratégies spécifiques sont nécessaires pour surmonter ces obstacles. Les recommandations proposées visent à améliorer l'enseignement du français et à soutenir les enseignants et les élèves dans ce contexte de transition linguistique.
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Nguyen Thi Cuc, Phuong, Dai Vu Van, Quynh Kieu Thi Thuy, and Huong Nghiem Thi Thu. "Vers un Enseignement par compétences de l’interprétation consécutive dans les universités au Vietnam." Hikma 21, no. 2 (December 23, 2022): 347–80. http://dx.doi.org/10.21071/hikma.v21i2.14373.
Full textAbstract:
L’enseignement par compétences devient un impératif au Vietnam, notamment au niveau de licence afin de répondre aux besoins du marché du travail et de faciliter l’employabilité des diplômés. La mise en œuvre de cette politique éducative nécessite une série d’activités dont la première concerne l’élaboration d’un référentiel de métier-compétences. Un référentiel de compétences de l’interprète est un sujet peu exploité par les recherches sur l’interprétation en général et sur l’interprétation consécutive en particulier. Au Vietnam, un tel référentiel n’existe pas encore; les curricula de formation universitaire à l’interprétation consécutive ont été conçus plutôt grâce aux expériences des enseignants, sans se référer aux besoins du marché du travail. Pour ces raisons, une équipe de recherche de l’Université de Hanoi a mené, de 2018 à 2021, une étude ayant pour objectif d’élaborer un référentiel de compétences professionnelles de l’interprétation consécutive adressé aux universités de langues étrangères vietnamiennes. Un entretien collectif auprès de 16 interprètes chevronnés, un questionnaire renseigné par 93 employeurs ont été réalisés dans le but de comprendre les activités professionnelles et les compétences sous-jacentes dans un contexte vietnamien. Les analyses qualitatives et les statistiques descriptives du corpus ont été triangulées, comparées avec les résultats de recherche des auteurs connus dans le domaine. Le référentiel proposé comprend 6 compétences professionnelles, réparties en 28 sous-compétences, accompagnées des suggestions de critères d’évaluation. Ce produit pourrait servir de base ultérieurement pour la conception des référentiels de formation et d’évaluation par les universités intéressées, en fonction de leurs objectifs et conditions d’assurance de la qualité des programmes de formation.
Mots-clés : Apprentissage basé sur les compétences, LifeComp, Conception de programmes d'études, Enseignement supérieur, Employabilité.
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Robinson, C. A., G. Agarwal, and K. Nerenberg. "Validation du modèle pronostique CANRISK pour l’évaluation du risque de diabète dans la population multi-ethnique du Canada." Maladies chroniques et blessures au Canada 32, no. 1 (December 2011): 21–35. http://dx.doi.org/10.24095/hpcdp.32.1.04f.
Full textAbstract:
Introduction Malgré des taux élevés de diabète et de prédiabète non diagnostiqués, on ne dispose pas encore actuellement d’outils adéquats d’évaluation du risque pour estimer le risque individuel de diabète au Canada. Méthodologie Nous avons effectué une étude de dépistage transversale pour évaluer l’exactitude et le pouvoir discriminatif du nouveau Questionnaire d’évaluation du risque de diabète à l’intention des Canadiens (CANRISK) pour détecter le diabète et le prédiabète (dysglycémie) chez 6 223 adultes d’origine ethnique variée. L’état glycémique de tous les participants a été confirmé au moyen d’une épreuve d’hyperglycémie provoquée par voie orale (HGPO). Nous avons mis au point les scores CANRISK sur support électronique et papier, au moyen d’une régression logistique, puis les avons validés en les comparant à des analyses sanguines de référence à l’aide de méthodes « apprentissage-test ». Nous avons eu recours aux statistiques sommaires de la surface sous la courbe (SSC) obtenues à partir d’analyses de la fonction d’efficacité du récepteur (ROC) pour comparer dans quelle mesure CANRISK et d’autres modèles de cotation du risque permettaient de distinguer une vraie dysglycémie. Résultats Les SSC pour les scores CANRISK sur support électronique et support papier étaient de 0,75 (IC à 95 % : 0,73–0,78) et 0,75 (IC à 95 % : 0,73–0,78), respectivement, par rapport à 0,66 (IC à 95 % : 0,63–0,69) pour le score finlandais FINDRISC et à 0,69 (IC à 95 % : 0,66–0,72) pour un modèle simple de l’obésité qui incluait l’âge, l’IMC, le tour de taille et le sexe. Conclusion CANRISK est un outil statistiquement valide qui peut convenir à l’évaluation du risque du diabète dans la population multi-ethnique du Canada. CANRISK était considérablement plus précis que le score FINDRISC et le modèle simple de l’obésité.
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Crowston, Clare H., Steven L. Kaplan, and Claire Lemercier. "Les apprentissages parisiens aux xviiie et xixe siècles." Annales. Histoire, Sciences Sociales 73, no. 4 (December 2018): 849–89. http://dx.doi.org/10.1017/ahss.2019.93.
Full textAbstract:
RésumésL’article discute des changements et des continuités dans les pratiques de l’apprentissage et ses normes sociales, à Paris, avant et après la Révolution française. Il souligne l’intérêt d’une analyse quantifiée et de comparaisons entre sources hétérogènes pour aborder ce sujet. Il traite d’abord de la question du rapport entre nombre d’apprenti·es et nombre de maîtres·ses dans chaque métier, ainsi que des aspirations qui pouvaient être celles des apprenti·es et de leurs parents : avec quel espoir entrait-on en apprentissage ? L’étude de trajectoires individuelles pour le xviiie siècle et d’une statistique de l’époque pour le xixe siècle permet notamment d’indiquer que l’apprentissage était loin de toujours déboucher sur une carrière au sein du métier appris. Un travail sur les sources judiciaires montre ensuite que le rôle des tribunaux dans le règlement des conflits autour de l’apprentissage s’est à la fois accru et transformé, en se concentrant sur le respect du temps imparti. L’article illustre enfin la persistance, sur la longue durée, de normes largement partagées définissant les bons apprentissages et de pratiques s’écartant nettement de ces normes, différentes selon le genre et le métier, que ce soit avant ou après la fin des corporations.
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Martinez, Jean-Marc. "Apprentissage statistique et techniques de ré-échantillonnage." J3eA 2 (2003): 005. http://dx.doi.org/10.1051/bib-j3ea:2003505.
Full text
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BOCQUIER, F., N. DEBUS, A. LURETTE, C. MATON, G. VIUDES, C. H. MOULIN, and M. JOUVEN. "Elevage de précision en systèmes d’élevage peu intensifiés." INRAE Productions Animales 27, no. 2 (June 2, 2014): 101–12. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2014.27.2.3058.
Full textAbstract:
Les fortes contraintes d’élevage dans les systèmes peu intensifiés (grands troupeaux, larges surfaces, alimentation au pâturage, voire faible productivité par animal) laissent tout de même entrevoir des formes originales d’élevage de précision. Cet élevage de précision peut notamment s’appuyer sur l’identification électronique des animaux qui permet de les reconnaitre et de les localiser. Selon que les lecteurs d’identifiants sont utilisés manuellement, à poste fixe, ou portés par un mâle, il est possible de réaliser, respectivement, des inventaires, des opérations automatisées de tri ou la détection des femelles en chaleurs. C’est au pâturage que la maîtrise du comportement des animaux est la plus délicate car un positionnement judicieux de points d’attraction des animaux (abreuvement, pierres à sel, complémentation) ne suffit pas toujours à maîtriser la répartition de la pression de pâturage pour répondre aux objectifs pastoraux et environnementaux. Dans les situations où la pose de clôtures fixes n’est pas possible ou pas souhaitable et que le gardiennage n’est pas envisageable, les clôtures virtuelles, basées sur un apprentissage comportemental spécifique des animaux, pourraient constituer une aide précieuse à l’utilisation durable des parcours. Dans ces systèmes d’élevage, la précision visée ne se situe pas à l’échelle des individus mais plutôt sur des conduites ajustées à des lots virtuels d’animaux homogènes, qui sont séparés et regroupés grâce à des dispositifs de tri efficaces. L’utilisation de systèmes automatisés de suivi du troupeau où chaque animal est identifié génère une grande quantité de données. Quels que soient les capteurs utilisés, les données recueillies doivent être stockées dans un système d’information et traitées avec des méthodes d’analyse adaptées (algorithmes, statistiques…) pour être ensuite transformées en indicateurs d’aide à la décision ou en action exécutée par des automates (porte de tri, pesées, distributions d’aliments). En alternative à des suivis individuels, une utilisation parcimonieuse des capteurs peut être envisagée pour délivrer des alertes (intrusion, attaque de prédateur, sortie d’une zone géographique définie) ; la quantité de données produites est alors minimisée. Un travail de recherche important reste à mener pour proposer des méthodes d’analyse des données et des règles de décisions pertinentes, basées sur une modélisation du comportement animal. Dans les systèmes d’élevage peu intensifiés, la place de l’éleveur est essentielle car au sein d’un grand troupeau et face à de larges surfaces de parcours les dispositifs électroniques sont à envisager comme des aides spécifiques, à intégrer dans une stratégie de conduite plus large. Notamment, il s’agit pour l’éleveur de choisir quels animaux équiper et où positionner des capteurs, relais ou clôtures virtuelles, et à choisir de le faire aux périodes critiques. Actuellement l’offre matérielle et logicielle est freinée par le manque de souplesse des solutions proposées.
Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage statistiques"
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Solnon, Matthieu. "Apprentissage statistique multi-tâches." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00911498.
Full textAbstract:
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 garanties d'optimalité, via une inégalité oracle, puis vérifions son comportement sur des exemples simulés. Nous obtenons par ailleurs un encadrement précis des risques des estimateurs oracles multi-tâches et mono-tâche dans certains cas. Cela nous permet de dégager plusieurs situations intéressantes, où l'oracle multi-tâches est plus efficace que l'oracle mono-tâche, ou vice versa. Cela nous permet aussi de nous assurer que l'inégalité oracle force l'estimateur multi-tâches à avoir un risque inférieur à l'estimateur mono-tâche dans les cas étudiés. Le comportement des oracles multi-tâches et mono-tâche est vérifié sur des exemples simulés.
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Vayatis, Nicolas. "Approches statistiques en apprentissage : boosting et ranking." Habilitation à diriger des recherches, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00120738.
Full textAbstract:
Depuis une dizaine d'années, la théorie statistique de l'apprentissage a connu une forte expansion. L'avènement d'algorithmes hautement performants pour la classification de données en grande dimension, tels que le boosting ou les machines à noyaux (SVM) a engendré de nombreuses questions statistiques que la théorie de Vapnik-Chervonenkis (VC) ne permettait pas de résoudre. En effet, le principe de Minimisation du Risque Empirique ne rend pas compte des méthodes d'apprentissage concrètes et le concept de complexité combinatoire de VC dimension ne permet pas d'expliquer les capacités de généralisation d'algorithmessélectionnant un estimateur au sein d'une classe massive telle que l'enveloppe convexe d'une classe de VC. Dans le premier volet du mémoire, on rappelle les interprétations des algorithmes de boosting comme des implémentations de principes de minimisation
de risques convexes et on étudie leurs propriétés sous cet angle. En particulier, on montre l'importance de la
régularisation pour obtenir des stratégies consistantes. On développe également une nouvelle classe d'algorithmes de type gradient stochastique appelés algorithmes de descente miroir avec moyennisation et on évalue leur comportement à travers des simulations informatiques. Après avoir présenté les principes fondamentaux du boosting, on s'attache dans le
deuxième volet à des questions plus avancées telles que
l'élaboration d'inégalités d'oracle. Ainsi, on étudie la
calibration précise des pénalités en fonction des critères
de coût utilisés. On présente des résultats
non-asymptotiques sur la performance des estimateurs du boosting pénalisés, notamment les vitesses rapides sous les conditions de marge de type Mammen-Tsybakov et on décrit les capacités d'approximation du boosting utilisant les "rampes" (stumps) de décision. Le troisième volet du mémoire explore le problème du ranking. Un enjeu important dans des applications
telles que la fouille de documents ou le "credit scoring" est d'ordonner les instances plutôt que de les catégoriser. On propose une formulation simple de ce problème qui permet d'interpréter le ranking comme une classification sur des paires d'observations. La différence dans ce cas vient du fait que les
critères empiriques sont des U-statistiques et on développe donc la théorie de la classification adaptée à ce contexte. On explore également la question de la généralisation de l'erreur de ranking afin de pouvoir inclure des a priori sur l'ordre des instances, comme dans le cas où on ne s'intéresse qu'aux "meilleures" instances.
3
Dimeglio, Chloé. "Méthodes d'estimations statistiques et apprentissage pour l'imagerie agricole." Toulouse 3, 2013. http://www.theses.fr/2013TOU30110.
Full textAbstract:
Nous disposons de séries temporelles d'indices associés à chaque pixel d'une image satellite. Notre objectif est de fournir au plus tôt une information fiable sur les estimations de surfaces en culture à partir de l'information attachée à chaque pixel et caractérisée par la courbe qui lui est associée. Il s'agira donc dans un premier temps de caractériser la variabilité spatiale associée à ces pixels et de déterminer une segmentation spatiale qui permette d'homogénéiser les données par classe. Dans un second temps l'extraction de l'information utile tiendra compte de la structure des courbes caractéristiques de la nature des pixels de l'image. L'étape finale consistera à déterminer la méthode adéquate d'estimation pour une prédiction des surfaces en culturesWe have to provide reliable information on the acreage estimate of crop areas. We have time series of indices contained in satellite images, and thus sets of curves. We propose to segment the space in order to reduce the variability of our initial classes of curves. Then, we reduce the data volume and we find a set of meaningful representative functions that characterizes the common behavior of each crop class. This method is close to the extraction of a "structural mean". We compare each unknown curve to a curve of the representative base and we allocate each curve to the class of the nearest representative curve. At the last step we learn the error of estimates on known data and correct the first estimate by calibration
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BERNY, ARNAUD. "Apprentissage et optimisation statistiques. Application a la radiotelephonie mobile." Nantes, 2000. http://www.theses.fr/2000NANT2081.
Full textAbstract:
Le sujet de cette these est l'optimisation stochastique. Dans la premiere des trois parties, nous presentons plusieurs problemes d'optimisation combinatoire et des algorithmes approches de resolution, en particulier les algorithmes genetiques. Nous abordons egalement les methodes issues de la physique statistique, en particulier les systemes de spins et l'echantillonnage de gibbs que nous appliquons a la coloration de graphes. Dans la deuxieme partie, nous presentons des algorithmes d'optimisation qui travaillent sur une representation de l'espace de recherche, au contraire des algorithmes de la premiere partie. Par representation, nous entendons une probabilite sur l'espace de recherche decrite par un nombre fini de parametres. L'optimisation est controlee par un systeme dynamique a gradient, a l'instar de l'apprentissage dans les reseaux de neurones, qui agit sur les parametres de la probabilite et maximise un critere statistique. Nous avons introduit deux nouveaux criteres statistiques qui conduisent a des algorithmes d'apprentissage par selection. Dans le cas des vecteurs binaires, nous utilisons les mesures de bernoulli, et dans le cas euclidien, les densites gaussiennes. La troisieme partie porte sur un probleme d'optimisation en radiotelephonie mobile, la planification cellulaire. Apres avoir presente le modele, nous proposons une methode de resolution qui incorpore plusieurs des notions rencontrees dans les deux premieres parties. Elle fait appel en particulier a la recherche locale, aux systemes de spins, a l'echantillonnage de gibbs, au recuit simule et a l'apprentissage par renforcement. La methode est evaluee sur des jeux de donnees reelles de grande taille et comparee a d'autres methodes.
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Roche, Mathieu. "Intégration de la construction de la terminologie de domaines spécialisés dans un processus global de fouille de textes." Paris 11, 2004. http://www.theses.fr/2004PA112330.
Full textAbstract:
L'extraction d'information à partir de textes spécialisés exige l'application d'un processus complet de fouille de textes. Une des étapes de ce processus consiste à extraire les termes dans les textes. Les termes sont définis comme des groupes de mots représentant des traces linguistiques de concepts. Le terme « data mining » évoque, par exemple, le concept de « technique informatique ». La tâche d'acquisition de la terminologie consiste, dans un premier temps, à extraire les mots voisins vérifiant des patrons syntaxiques simples tels que Nom-Nom, Adjectif-Nom, etc. Une des spécificités de notre algorithme est son aspect itératif utilisé pour construire des termes complexes. Par exemple, si lors de la première itération le terme « data mining » de type Nom-Nom est extrait, à l'étape suivante le terme « data-mining application » peut être obtenu. De plus, avec EXIT (EXtraction Itérative de la Terminologie) l'expert est placé au centre du processus d'extraction de la terminologie et il peut intervenir tout au long du processus. Outre l'aspect itératif du système mis en place, de nombreux paramètres ont été ajoutés. Un des paramètres permet d'utiliser différents critères statistiques pour classer les termes selon leur pertinence par rapport à une tâche à réaliser. Notre approche a été validée à partir de quatre corpus de langues, de tailles et de domaines de spécialité différents. Enfin, une méthode fondée sur un processus d'apprentissage supervisé est proposée afin d'améliorer la qualité de la terminologie extraiteInformation extraction from specialized texts requires the application of a complete process of text mining. One of the steps of this process is term detection. The terms are defined as groups of words representing a linguistic instance of some user-defined concept. For example, the term "data mining" evokes the concept of “computational technique”. Initially, the task of terminology acquisition consists in extracting groups of words instanciating simple syntactic patterns such as Noun-Noun, Adjective-Noun, etc. One specificity of our algorithm is its iterative mode used to build complex terms. For example, if at the first iteration the Noun-Noun term “data mining” is found, at the following step the term “data-mining application” can be obtained. Moreover, with EXIT (Iterative EXtraction of the Terminology) the expert stands at the center of the terminology extraction process and he can intervene throughout the process. In addition to the iterative aspect of the system, many parameters were added. One of these parameters makes possible the use of various statistical criteria to classify the terms according to their relevance for a task to achieve. Our approach was validated with four corpora of different languages and size, and different fields of specialty. Lastly, a method based on a supervised machine learning approach is proposed in order to improve the quality of the obtained terminology
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Loustau, Sébastien. "Performances statistiques de méthodes à noyaux." Phd thesis, Université de Provence - Aix-Marseille I, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00343377.
Full textAbstract:
Cette thèse se concentre sur le modèle de classification binaire. Etant donné $n$ couples de variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées (i.i.d.) $(X_i,Y_i)$, $i=1,\ldots ,n$ de loi $P$, on cherche à prédire la classe $Y\in\{-1,+1\}$ d'une nouvelle entrée $X$ où $(X,Y)$ est de loi $P$. La règle de Bayes, notée $f^*$, minimise l'erreur de généralisation $R(f)=P(f(X)\not=Y)$. Un algorithme de classification doit s'approcher de la règle de Bayes. Cette thèse suit deux axes : établir des vitesses de convergence vers la règle de Bayes et proposer des procédures adaptatives.Les méthodes de régularisation ont montrées leurs intérêts pour résoudre des problèmes de classification. L'algorithme des Machines à Vecteurs de Support (SVM) est aujourd'hui le représentant le plus populaire. Dans un premier temps, cette thèse étudie les performances statistiques de cet algorithme, et considère le problème d'adaptation à la marge et à la complexité. On étend ces résultats à une nouvelle procédure de minimisation de risque empirique pénalisée sur les espaces de Besov. Enfin la dernière partie se concentre sur une nouvelle procédure de sélection de modèles : la minimisation de l'enveloppe du risque (RHM). Introduite par L.Cavalier et Y.Golubev dans le cadre des problèmes inverses, on cherche à l'appliquer au contexte de la classification.
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Szafranski, Marie. "Pénalités hiérarchiques pour l'ntégration de connaissances dans les modèles statistiques." Phd thesis, Université de Technologie de Compiègne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00369025.
Full textAbstract:
L'apprentissage statistique vise à prédire, mais aussi analyser ou interpréter un phénomène. Dans cette thèse, nous proposons de guider le processus d'apprentissage en intégrant une connaissance relative à la façon dont les caractéristiques d'un problème sont organisées. Cette connaissance est représentée par une structure arborescente à deux niveaux, ce qui permet de constituer des groupes distincts de caractéristiques. Nous faisons également l'hypothèse que peu de (groupes de) caractéristiques interviennent pour discriminer les observations. L'objectif est donc de faire émerger les groupes de caractéristiques pertinents, mais également les caractéristiques significatives associées à ces groupes. Pour cela, nous utilisons une formulation variationnelle de type pénalisation adaptative. Nous montrons que cette formulation conduit à minimiser un problème régularisé par une norme mixte. La mise en relation de ces deux approches offre deux points de vues pour étudier les propriétés de convexité et de parcimonie de cette méthode. Ces travaux ont été menés dans le cadre d'espaces de fonctions paramétriques et non paramétriques. L'intérêt de cette méthode est illustré sur des problèmes d'interfaces cerveaux-machines.
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Szafranski, Marie. "Pénalités hiérarchiques pour l'intégration de connaissances dans les modèles statistiques." Compiègne, 2008. http://www.theses.fr/2008COMP1770.
Full textAbstract:
L'apprentissage statistique vise à prédire, mais aussi analyser ou interpréter un phénomène. Dans cette thèse, nous proposons de guider le processus d'apprentissage en intégrant une connaissance relative à la façon dont les caractéristiques d'un problème sont organisées. Cette connaissance est représentée par une structure arborescence à deux niveaux, ce qui permet de constituer des groupes distincts de caractéristiques. Nous faisons également l'hypothèse que peu de (groupes de) caractéristiques interviennent pour discriminer les observations. L'objectif est donc de faire émerger les groupes de caractéristiques pertinents, mais également les caractéristiques significatives associées à ces groupes. Pour cela, nous utilisons une formulation variationnelle de type pénalisation adaptative. Nous montrons que cette formulation conduit à minimiser un problème régularisé par une norme mixte. La mise en relation de ces deux approches offre deux points de vues pour étudier les propriétés de convexité et de parcimonie de cette méthode. Ces travaux ont été menés dans le cadre d'espaces de fonctions paramétriques et non paramétriques. L'intérêt de cette méthode est illustré sur des problèmes d'interfaces cerveaux-machinesSupervised learning aims at predicting, but also analyzing or interpreting an observed phenomenon. Hierarchical penalization is a generic framework for integrating prior information in the fitting of statistical models. This prior information represents the relations shared by the characteristics of a given studied problem. In this thesis, the characteristics are organized in a two-levels tree structure, which defines distinct groups. The assumption is that few (groups of) characteristics are involved to discriminate between observations. Thus, for a learning problem, the goal is to identify relevant groups of characteristics, and at the same time, the significant characteristics within these groups. An adaptive penalization formulation is used to extract the significant components of each level. We show that the solution to this problem is equivalent to minimize a problem regularized by a mixed norm. These two approaches have been used to study the convexity and sparseness properties of the method. The latter is derived in parametric and non parametric function spaces. Experiences on brain-computer interfaces problems support our approach
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Mathieu, Timothée. "M-estimation and Median of Means applied to statistical learning Robust classification via MOM minimization MONK – outlier-robust mean embedding estimation by median-of-means Excess risk bounds in robust empirical risk minimization." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASM002.
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Le principal objectif de cette thèse est d'étudier des méthodes d'apprentissage statistique robuste. Traditionnellement, en statistique nous utilisons des modèles ou des hypothèses simplificatrices qui nous permettent de représenter le monde réel tout en sachant l'analyser convenablement. Cependant, certaines déviations des hypothèses peuvent fortement perturber l'analyse statistique d'une base de données. Par statistiques robuste, nous entendons ici des méthodes pouvant gérer d'une part des données dites anormales (erreur de capteur, erreur humaine) mais aussi des données de nature très variables. Nous appliquons ce genre de technique à l'apprentissage statistique, donnant ainsi des assurances théoriques d'efficacité des méthodes proposées ainsi que des illustrations sur des données simulées et réellesThe main objective of this thesis is to study methods for robust statistical learning. Traditionally, in statistics we use models or simplifying assumptions that allow us to represent the real world. However, some deviations from the hypotheses can strongly disrupt the statistical analysis of a database. By robust statistics, we mean methods that can handle on the one hand so-called abnormal data (sensor error, human error) but also data of a highly variable nature. We apply robust techniques to statistical learning, giving theoretical efficiency results of the proposed methods as well as illustrations on simulated and real data
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Gosselin, Philippe-Henri. "Apprentissage interactif pour la recherche par le contenu dans les bases multimédias." Habilitation à diriger des recherches, Université de Cergy Pontoise, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00660316.
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Les bases actuelles de données multimédia nécessitent des outils de plus en plus avancés pour pouvoir être parcourues avec efficacité. Dans ce contexte, la recherche en interaction avec un utilisateur est une approche qui permet de résoudre des requêtes à la sémantique complexe avec rapidité, sans pour autant nécessiter un haut niveau d'expertise utilisateur. Parmi les différents éléments intervenant dans la conception d'un système de recherche interactive, deux parties essentielles interviennent: l'indexation et la similarité entre les documents multimédia, et la gestion du processus interactif. Dans le contexte de la recherche multimédia par le contenu, on s'appuie sur des descriptions visuelles extraites automatiquement des documents. Suite à cette étape initiale, il est nécessaire de produire des structures de données, appelées index, ainsi qu'une métrique capable de comparer ces structures. Pour ce faire, nous proposons de représenter un document sous la forme d'un graphe, où chaque sommet du graphe représente une partie du document (région, point d'intérêt, ...) et chaque arête du graphe représente une relation entre deux parties du document. Puis, nous introduisons des métriques associées, sous la forme de fonctions noyaux sur graphes, qui permettent d'utiliser ces représentations complexes avec les méthodes d'apprentissages Hilbertiennes, telle que les SVMs. La gestion du processus interactif entre le système et un utilisateur a fait d'important progrès grâce à l'approche dite par apprentissage actif. Les premières approches proposent des critères pertinents pour la sélection de document à faire annoter par l'utilisateur, dans le but de trouver les documents recherchés au plus vite. Dans ce contexte, nous proposons d'aller plus loin en nous intéressant à la fabrication "en ligne" d'index et métriques associées en fonction de la nature de la recherche. En d'autres termes, nous proposons de remplacer le schéma traditionnel, où un unique index général est utilisé, par un schéma d'indexation active, où chaque utilisateur dispose d'un index dédié à sa requête.
Books on the topic "Apprentissage statistiques"
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Canada, Statistique, and Canada. Développement des ressources humaines Canada., eds. Un rapport sur l'éducation et la formation des adultes au Canada: Apprentissage et réussite. Ottawa, Ont: Statistique Canada, 2001.
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Canada, Statistics. Language retention and transfer, 1991 =: Rétention et transfer linguistiques, 1991. Ottawa, Ont: Industry, Science and Technology Canada = Industrie, sciences et technologie Canada, 1993.
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N, Kanal Laveen, Levitt Tod S, and Lemmer John F, eds. Uncertainty in artificial intelligence 3. Amsterdam: North-Holland, 1989.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Sciences de l'activité physique pse4u cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Technologie de l'information en affaires btx4e cours préemploi. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Études informatiques ics4m cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Mathématiques de la technologie au collège mct4c cours précollégial. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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9
Ontario. Esquisse de cours 12e année: Sciences snc4m cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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Ontario. Esquisse de cours 12e année: English eae4e cours préemploi. Vanier, Ont: CFORP, 2002.
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COGRANNE, Rémi, Marc CHAUMONT, and Patrick BAS. "Stéganalyse : détection d’information cachée dans des contenus multimédias." In Sécurité multimédia 1, 261–303. ISTE Group, 2021. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9026.ch8.
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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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"Statistiques sous forme de graphiques." In Introduction à l’analyse des données de sondage avec SPSS : Guide d’auto-apprentissage, 65–80. Presses de l'Université du Québec, 2008. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18pgkjn.6.
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"Production des rapports et des statistiques." In Introduction à l’analyse des données de sondage avec SPSS : Guide d’auto-apprentissage, 35–64. Presses de l'Université du Québec, 2008. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18pgkjn.5.
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Desveaud, Kathleen. "L’expérience de la thèse en management." In L’expérience de la thèse en management, 163–83. EMS Editions, 2023. http://dx.doi.org/10.3917/ems.gaill.2023.01.0163.
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Dans ce chapitre, l’autrice vous partage son expérience passée de doctorante, pour vous aider à aborder au mieux les méthodes quantitatives pendant la thèse. À la manière dont elle le ferait pour une ou un ami(e), elle partage avec vous son témoignage, ses réflexions, et les difficultés qu’elle a personnellement pu rencontrer dans son apprentissage des méthodes quantitatives, mais aussi des astuces et solutions pour mieux y faire face. Son objectif avec ce chapitre est double. En premier lieu, vous encourager à vous investir dans la compréhension des méthodes avec confiance, en vous formant à une variété d’approches le plus tôt possible, quelle que soit la nature de votre sujet de thèse. Cela en vue de profiter au mieux de l’opportunité d’approfondissement permise par le temps long de la thèse. En deuxième lieu, vous transmettre plusieurs astuces et bonnes pratiques pour conduire au mieux des analyses quantitatives. Elle évoquera notamment le bienfait de se former très tôt à R et d’acquérir des bases solides en statistiques, en explorant une diversité de ressources, dont certaines qu’elle se propose de partager avec vous (formations, livres, chaines YouTube, MOOCs, etc.). Elle insistera également sur l’importance d’oser contacter des experts susceptibles de vous aider et elle partagera notamment pour cela les emails et messages qu’elle a personnellement envoyé pour entamer des collaborations ou poser des questions méthodologiques qui ont pu lui faire obstacle. Tout cela sera développé via une liste de 10 conseils principaux, qui s’appuient sur l’expérience personnelle de l’autrice. Évidemment chaque parcours de thèse est unique. Mais nous espérons que ce chapitre vous donnera une certaine inspiration et motivation à vous investir au mieux dans la maitrise des méthodes quantitatives, essentielle pour la poursuite d’une future carrière de chercheur.