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Dissertations / Theses on the topic 'Bandes armées'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 14 February 2022

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1

Gajane, Pratik. "Multi-armed bandits with unconventional feedback." Thesis, Lille 3, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL30045/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions des problèmes de prise de décisions séquentielles dans lesquels, pour chacune de ses décisions, l'apprenant reçoit une information qu'il utilise pour guider ses décisions futures. Pour aller au-delà du retour d’information conventionnel tel qu'il a été bien étudié pour des problèmes de prise de décision séquentielle tels que les bandits multi-bras, nous considérons des formes de retour d’information partielle motivées par des applications pratiques.En premier, nous considérons le problème des bandits duellistes, dans lequel l'apprenant sélectionne deux actions à
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Galichet, Nicolas. "Contributions to Multi-Armed Bandits : Risk-Awareness and Sub-Sampling for Linear Contextual Bandits." Thesis, Paris 11, 2015. http://www.theses.fr/2015PA112242/document.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le domaine de la prise de décision séquentielle en environnement inconnu, et plus particulièrement dans le cadre des bandits manchots (multi-armed bandits, MAB), défini par Robbins et Lai dans les années 50. Depuis les années 2000, ce cadre a fait l'objet de nombreuses recherches théoriques et algorithmiques centrées sur le compromis entre l'exploration et l'exploitation : L'exploitation consiste à répéter le plus souvent possible les choix qui se sont avérés les meilleurs jusqu'à présent. L'exploration consiste à essayer des choix qui ont rarement été essayés, pour
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3

Hadiji, Hédi. "On some adaptivity questions in stochastic multi-armed bandits." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM021.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le domaine des statistiques séquentielles. Le cadre principal étudié est celui des bandits stochastiques à plusieurs bras, cadre idéal qui modélise le dilemme exploration-exploitation face à des choix répétés. La thèse est composée de quatre chapitres, précédés d'une introduction. Dans la première partie du corps de la thèse, on présente un nouvel algorithme capable d'atteindre des garanties optimales à la fois d'un point de vue distribution-dépendent et distribution-free. Les deux chapitres suivants sont consacrés à des questions dites d'adaptation. D'abord, on prop
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Magureanu, Stefan. "Structured Stochastic Bandits." Licentiate thesis, KTH, Reglerteknik, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-182816.

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Abstract:
In this thesis we address the multi-armed bandit (MAB) problem with stochastic rewards and correlated arms. Particularly, we investigate the case when the expected rewards are a Lipschitz function of the arm, and the learning to rank problem, as viewed from a MAB perspective. For the former, we derive a problem specific lower bound and propose both an asymptotically optimal algorithm (OSLB) and a (pareto)optimal, algorithm (POSLB). For the latter, we construct the regret lower bound and determine its closed form for some particular settings, as well as propose two asymptotically optimal algori
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Wang, Kehao. "Multi-channel opportunistic access : a restless multi-armed bandit perspective." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00832569.

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Abstract:
In the thesis, we address the fundamental problem of opportunistic spectrum access in a multi-channel communication system. Specifically, we consider a communication system in which a user has access to multiple channels, but is limited to sensing and transmitting only on one at a given time. We explore how the smart user should exploit past observations and the knowledge of the stochastic properties of these channels to maximize its transmission rate by switching channels opportunistically. Formally, we provide a generic analysis on the opportunistic spectrum access problem by casting the pro
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Wan, Hao. "Tutoring Students with Adaptive Strategies." Digital WPI, 2017. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-dissertations/36.

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Abstract:
Adaptive learning is a crucial part in intelligent tutoring systems. It provides students with appropriate tutoring interventions, based on students’ characteristics, status, and other related features, in order to optimize their learning outcomes. It is required to determine students’ knowledge level or learning progress, based on which it then uses proper techniques to choose the optimal interventions. In this dissertation work, I focus on these aspects related to the process in adaptive learning: student modeling, k-armed bandits, and contextual bandits. Student modeling. The main o
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7

Racey, Deborah Elaine. "EFFECTS OF RESPONSE FREQUENCY CONSTRAINTS ON LEARNING IN A NON-STATIONARY MULTI-ARMED BANDIT TASK." OpenSIUC, 2009. https://opensiuc.lib.siu.edu/dissertations/86.

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Abstract:
An n-armed bandit task was used to investigate the trade-off between exploratory (choosing lesser-known options) and exploitive (choosing options with the greatest probability of reinforcement) human choice in a trial-and-error learning problem. In Experiment 1 a different probability of reinforcement was assigned to each of 8 response options using random-ratios (RRs), and participants chose by clicking buttons in a circular display on a computer screen using a computer mouse. Relative frequency thresholds (ranging from .10 to 1.0) were randomly assigned to each participant and acted as task
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8

Audibert, Jean-Yves. "PAC-Bayesian aggregation and multi-armed bandits." Habilitation à diriger des recherches, Université Paris-Est, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00843972.

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Abstract:
This habilitation thesis presents several contributions to (1) the PAC-Bayesian analysis of statistical learning, (2) the three aggregation problems: given d functions, how to predict as well as (i) the best of these d functions (model selection type aggregation), (ii) the best convex combination of these d functions, (iii) the best linear combination of these d functions, (3) the multi-armed bandit problems.
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9

Morse, Matthew C. 1967. "The West Point Band's Wind Commissioning Project in Celebration of the Bicentennial of the United States Military Academy." Thesis, University of North Texas, 2017. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc984246/.

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Abstract:
The United States Military Academy Band, also known as the West Point Band is the oldest active band in the United States Army and the oldest unit at the United States Military Academy, and is considered to be one of the finest military musical organizations in the world. The band has also been instrumental in facilitating the creation of new works for wind band.As the commissioning of new music has been essential to the expansion of the wind band's repertoire, several major commissioning projects were undertaken in the mid-twentieth century by various organizations, including the West Point B
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10

Ruíz, Hernández Diego. "Essays on indexability of stochastic sheduling and dynamic allocation problems." Doctoral thesis, Universitat Pompeu Fabra, 2007. http://hdl.handle.net/10803/7347.

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Abstract:
In this Thesis, we first deploy Gittins index theory to establish the indexability of inter-alia general families of restless bandits that arise in problems of stochastic scheduling with switching penalties and machine maintenance. We also give formulae for the resulting indices. Numerical investigations testify the strong performance of the index heuristics.<br/><br/>The second class of problems concerns two families of Markov decision problems. The spinning plates problem concerns the optimal management of a portfolio of assets whose yields grow with investment but otherwise decline. In
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Talebi, Mazraeh Shahi Mohammad Sadegh. "Online Combinatorial Optimization under Bandit Feedback." Licentiate thesis, KTH, Reglerteknik, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-181321.

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Abstract:
Multi-Armed Bandits (MAB) constitute the most fundamental model for sequential decision making problems with an exploration vs. exploitation trade-off. In such problems, the decision maker selects an arm in each round and observes a realization of the corresponding unknown reward distribution. Each decision is based on past decisions and observed rewards. The objective is to maximize the expected cumulative reward over some time horizon by balancing exploitation (arms with higher observed rewards should be selectedoften) and exploration (all arms should be explored to learn their average rewar
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Dorff, Rebecca. "Modelling Infertility with Markov Chains." BYU ScholarsArchive, 2013. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/4070.

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Abstract:
Infertility affects approximately 15% of couples. Testing and interventions are costly, in time, money, and emotional energy. This paper will discuss using Markov decision and multi-armed bandit processes to identify a systematic approach of interventions that will lead to the desired baby while minimizing costs.
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Besson, Lilian. "Multi-Players Bandit Algorithms for Internet of Things Networks." Thesis, CentraleSupélec, 2019. http://www.theses.fr/2019CSUP0005.

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Abstract:
Dans cette thèse de doctorat, nous étudions les réseaux sans fil et les appareils reconfigurables qui peuvent accéder à des réseaux de type radio intelligente, dans des bandes non licenciées et sans supervision centrale. Nous considérons notamment des réseaux actuels ou futurs de l’Internet des Objets (IoT), avec l’objectif d’augmenter la durée de vie de la batterie des appareils, en les équipant d’algorithmes d’apprentissage machine peu coûteux mais efficaces, qui leur permettent d’améliorer automatiquement l’efficacité de leurs communications sans fil. Nous proposons deux modèles de réseaux
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Liu, Fang. "Efficient Online Learning with Bandit Feedback." The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1587680990430268.

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Campolongo, Nicolò. "An Empirical Evaluation of Context Aware Clustering of Bandits using Thompson Sampling." Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-215135.

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Abstract:
Stochastic bandit algorithms are increasingly being used in the domain of recommender systems, when the environment is very dynamic and the items to recommend are frequently changing over time. While traditional approaches consider a single bandit instance which assumes all users to be equal, recent developments in the literature showed that the quality of recommendations can be improved when individual bandit instances for different users are considered and clustering techniques are used. In this work we develop an algorithm which clusters users based on the context at disposal using a Bayesi
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Stenberg, William. "A Recommender System for Suggested Sites using Multi-Armed Bandits : Initialising Bandit Contexts by Neural Collaborative Filtering." Thesis, Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-177634.

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Abstract:
The abundance of information available on the internet necessitates means of quickly finding what is relevant for the individual user. To this end, there has been much research concerning recommender systems and lately specifically methods using deep learning for such systems. This work proposes a Multi-Armed Bandit as a recommender for suggested sites on a browser start page. The system is compared to a pre-existing baseline and does not manage to outperform it in the setting used in controlled experiments. A Neural Collaborative Filtering system is then constructed using a stacked autoencode
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Baisi, Hadad Vitor. "Essays in Econometrics and Dynamic Kidney Exchange." Thesis, Boston College, 2018. http://hdl.handle.net/2345/bc-ir:107962.

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Abstract:
Thesis advisor: Stefan Hoderlein<br>This dissertation is divided into two parts. Part I - Dynamic Kidney Exchange In recent years, kidney paired donation (KPD) has an emerged as an attractive alternative for end-stage renal disease patients with incompatible living donors. However, we argue that the matching algorithm currently used by organ clearinghouses is inefficient, in the sense that a larger number of patients may be reached if kidney transplant centers take into consideration how their pool of patients and donors will evolve over time. In our work Two Novel Algorithms for Dynamic Kidne
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Mellor, Joseph Charles. "Decision making using Thompson Sampling." Thesis, University of Manchester, 2014. https://www.research.manchester.ac.uk/portal/en/theses/decision-making-using-thompson-sampling(50f77a60-ed98-428b-824a-519690c6c128).html.

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Abstract:
The ability to make decisions is a crucial ability of many autonomous systems. In many scenarios the consequence of a decision is unknown and often stochastic. The same decision may lead to a different outcome every time it is taken. An agent that can learn to make decisions based purely on its past experience needs less tuning and is likely more robust. An agent must often balance between learning the payoff of actions by exploring, and exploiting the knowledge they currently have. The multi-armed bandit problem exhibits such an exploration-exploitation dilemma. Thompson Sampling is a strateg
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Wang, Qing. "Intelligent Data Mining Techniques for Automatic Service Management." FIU Digital Commons, 2018. https://digitalcommons.fiu.edu/etd/3883.

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Abstract:
Today, as more and more industries are involved in the artificial intelligence era, all business enterprises constantly explore innovative ways to expand their outreach and fulfill the high requirements from customers, with the purpose of gaining a competitive advantage in the marketplace. However, the success of a business highly relies on its IT service. Value-creating activities of a business cannot be accomplished without solid and continuous delivery of IT services especially in the increasingly intricate and specialized world. Driven by both the growing complexity of IT environments and
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Toulhoat, Mélanie. "Rire sous la dictature, rire de la dictature. L'humour graphique dans la presse indépendante ˸ une arme de résistance sous le régime militaire brésilien (1964-1982)." Electronic Thesis or Diss., Paris 3, 2019. http://www.theses.fr/2019PA030007.

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Abstract:
Cette thèse porte sur le rôle politique de diverses formes d’humour graphique – la charge, la caricature, la bande dessinée, la gravure et le détournement d’image photographique – publiées dans la presse indépendante, sous le régime militaire brésilien instauré à la suite du coup d’État du 31 mars 1964. Il s’agit d’analyser les styles, les mécanismes et les pratiques contestataires spécifiques au dessin d’humour et à l’image satirique à partir de l’institutionnalisation du pouvoir autoritaire et jusqu’à la réinvention des moyens d’expression indépendants au début des années 1980. Dans un conte
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Allesiardo, Robin. "Bandits Manchots sur Flux de Données Non Stationnaires." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLS334/document.

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Abstract:
Le problème des bandits manchots est un cadre théorique permettant d'étudier le compromis entre exploration et exploitation lorsque l'information observée est partielle. Dans celui-ci, un joueur dispose d'un ensemble de K bras (ou actions), chacun associé à une distribution de récompenses D(µk) de moyenne µk Є [0, 1] et de support [0, 1]. A chaque tour t Є [1, T], il choisit un bras kt et observe la récompense y kt tirée depuis D (µkt). La difficulté du problème vient du fait que le joueur observe uniquement la récompense associée au bras joué; il ne connaît pas celle qui aurait pu être obtenu
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Collet, Timothé. "Méthodes optimistes d’apprentissage actif pour la classification." Thesis, Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0084/document.

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Abstract:
La classification se base sur un jeu de données étiquetées par un expert. Plus le jeu de données est grand, meilleure est la performance de classification. Pourtant, la requête à un expert peut parfois être coûteuse. Le but de l'apprentissage actif est alors de minimiser le nombre de requêtes à l'expert. La collection des données non-étiquetées reste aisée cependant et illimitée, il est donc nécessaire de faire un choix sur les données à annoter, l'idée est alors de profiter de ce choix pour maximiser les performances en ne lui fournissant que les données les plus informatives à étiqueter. Pou
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Bouneffouf, Djallel. "DRARS, A Dynamic Risk-Aware Recommender System." Phd thesis, Institut National des Télécommunications, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01026136.

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Abstract:
L'immense quantité d'information générée et gérée au quotidien par les systèmes d'information et leurs utilisateurs conduit inéluctablement ?a la problématique de surcharge d'information. Dans ce contexte, les systèmes de recommandation traditionnels fournissent des informations pertinentes aux utilisateurs. Néanmoins, avec la propagation récente des dispositifs mobiles (Smartphones et tablettes), nous constatons une migration progressive des utilisateurs vers la manipulation d'environnements pérvasifs. Le problème avec les approches traditionnelles de recommandation est qu'elles n'utilisent p
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Talebi, Mazraeh Shahi Mohammad Sadegh. "Minimizing Regret in Combinatorial Bandits and Reinforcement Learning." Doctoral thesis, KTH, Reglerteknik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-219970.

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Abstract:
This thesis investigates sequential decision making tasks that fall in the framework of reinforcement learning (RL). These tasks involve a decision maker repeatedly interacting with an environment modeled by an unknown finite Markov decision process (MDP), who wishes to maximize a notion of reward accumulated during her experience. Her performance can be measured through the notion of regret, which compares her accumulated expected reward against that achieved by an oracle algorithm always following an optimal behavior. In order to maximize her accumulated reward, or equivalently to minimize t
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Fröjd, Sebastian. "Interaktionen mellan nyfikenhet och yttre motivation." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för psykologi, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-155501.

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Abstract:
Nyfikenhet är inneboende strävan mot inhämtande av ny information. Länge har det ansetts vedertaget att yttre motivation hämmar nyfikenhet, men på senare år har det framkommit forskning som indikerar ett delvis annorlunda förhållande. För att undersöka interaktionen mellan nyfikenhet och yttre motivation konstruerades ett bildbaserat inlärningsexperiment i vilket deltagarna belönades respektive bestraffades för att inhämta information som stillade deras nyfikenhet. I experimentets första del skattade deltagarna sin nyfikenhet på mosaikmaskerade bilder. I experimentets andra del presenterades d
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Guillou, Frédéric. "On recommendation systems in a sequential context." Thesis, Lille 3, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL30041/document.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l'étude des Systèmes de Recommandation dans un cadre séquentiel, où les retours des utilisateurs sur des articles arrivent dans le système l'un après l'autre. Après chaque retour utilisateur, le système doit le prendre en compte afin d'améliorer les recommandations futures. De nombreuses techniques de recommandation ou méthodologies d'évaluation ont été proposées par le passé pour les problèmes de recommandation. Malgré cela, l'évaluation séquentielle, qui est pourtant plus réaliste et se rapproche davantage du cadre d'évaluation d'un vrai système de recommandation, a été
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Hauser, Kristen. "Hyperparameter Tuning for Reinforcement Learning with Bandits and Off-Policy Sampling." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1613034993418088.

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Alotaibi, Faisal F. "CONTENT TRADING AND PRIVACY-AWARE PRICING FOR EFFICIENT SPECTRUM UTILIZATION." The Ohio State University, 2019. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1574698784641394.

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Lagrée, Paul. "Méthodes adaptatives pour les applications d'accès à l'information centrées sur l'utilisateur." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS341/document.

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Abstract:
Lorsque les internautes naviguent sur le Web, ils laissent de nombreuses traces que nous nous proposons d’exploiter pour améliorer les applications d'accès à l'information. Nous étudions des techniques centrées sur les utilisateurs qui tirent parti des nombreux types de rétroaction pour perfectionner les services offerts aux utilisateurs. Nous nous concentrons sur des applications telles que la recommandation et le marketing d’influence dans lesquelles les utilisateurs génèrent des signaux (clics, "j'aime", etc.) que nous intégrons dans nos algorithmes afin de fournir des services fortement co
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Jedor, Matthieu. "Bandit algorithms for recommender system optimization." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM027.

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Abstract:
Dans cette thèse de doctorat, nous étudions l'optimisation des systèmes de recommandation dans le but de fournir des suggestions de produits plus raffinées pour un utilisateur.La tâche est modélisée à l'aide du cadre des bandits multi-bras.Dans une première partie, nous abordons deux problèmes qui se posent fréquemment dans les systèmes de recommandation : le grand nombre d'éléments à traiter et la gestion des contenus sponsorisés.Dans une deuxième partie, nous étudions les performances empiriques des algorithmes de bandit et en particulier comment paramétrer les algorithmes traditionnels pour
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Achab, Mastane. "Ranking and risk-aware reinforcement learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAT020.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse se situent à l’interface de deux thématiques de l'apprentissage automatique : l’apprentissage de préférences d'une part, et l’apprentissage par renforcement de l'autre. La première consiste à percoler différents classements d’un même ensemble d’objets afin d’en extraire un ordre général, la seconde à identifier séquentiellement une stratégie optimale en observant des récompenses sanctionnant chaque action essayée. La structure de la thèse suit ce découpage thématique. En première partie, le paradigme de minimisation du risque empirique est utilisé à des fins d'ordonn
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Ménard, Pierre. "Sur la notion d'optimalité dans les problèmes de bandit stochastique." Thesis, Toulouse 3, 2018. http://www.theses.fr/2018TOU30087/document.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans les domaines de l'apprentissage statistique et de la statistique séquentielle. Le cadre principal est celui des problèmes de bandit stochastique à plusieurs bras. Dans une première partie, on commence par revisiter les bornes inférieures sur le regret. On obtient ainsi des bornes non-asymptotiques dépendantes de la distribution que l'on prouve de manière très simple en se limitant à quelques propriétés bien connues de la divergence de Kullback-Leibler. Puis, on propose des algorithmes pour la minimisation du regret dans les problèmes de bandit stochastique paramétriq
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Gutowski, Nicolas. "Recommandation contextuelle de services : application à la recommandation d'évènements culturels dans la ville intelligente." Thesis, Angers, 2019. http://www.theses.fr/2019ANGE0030.

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Abstract:
Les algorithmes de bandits-manchots pour les systèmes de recommandation sensibles au contexte font aujourd’hui l’objet de nombreuses études. Afin de répondre aux enjeux de cette thématique, les contributions de cette thèse sont organisées autour de 3 axes : 1) les systèmes de recommandation ; 2) les algorithmes de bandits-manchots (contextuels et non contextuels) ; 3) le contexte. La première partie de nos contributions a porté sur les algorithmes de bandits-manchots pour la recommandation. Elle aborde la diversification des recommandations visant à améliorer la précision individuelle. La seco
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Jouini, Wassim. "Contribution to learning and decision making under uncertainty for Cognitive Radio." Thesis, Supélec, 2012. http://www.theses.fr/2012SUPL0010/document.

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Abstract:
L’allocation des ressources spectrales à des services de communications sans fil, sans cesse plus nombreux et plus gourmands, a récemment mené la communauté radio à vouloir remettre en question la stratégie de répartition des bandes de fréquences imposée depuis plus d’un siècle. En effet une étude rendue publique en 2002 par la commission fédérale des communications aux Etats-Unis (Federal Communications Commission - FCC) mit en évidence une pénurie des ressources spectrales dans une large bande de fréquences comprise entre quelques mégahertz à plusieurs gigahertz. Cependant, cette même étude
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Wilhelmi, Roca Francesc. "Towards spatial reuse in future wireless local area networks: a sequential learning approach." Doctoral thesis, Universitat Pompeu Fabra, 2020. http://hdl.handle.net/10803/669970.

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Abstract:
The Spatial Reuse (SR) operation is gaining momentum in the latest IEEE 802.11 family of standards due to the overwhelming requirements posed by next-generation wireless networks. In particular, the rising traffic requirements and the number of concurrent devices compromise the efficiency of increasingly crowded Wireless Local Area Networks (WLANs) and throw into question their decentralized nature. The SR operation, initially introduced by the IEEE~802.11ax-2021 amendment and further studied in IEEE 802.11be-2024, aims to increase the number of concurrent transmissions in an Overlapping Basic
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Chafaa, Irched. "Machine learning for beam alignment in mmWave networks." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG044.

Full text
Abstract:
Pour faire face à la croissance exponentielle du trafic des données mobiles, une solution possible est d'exploiter les larges bandes spectrales disponibles dans la partie millimétrique du spectre électromagnétique. Cependant, le signal transmis est fortement atténué, impliquant une portée de propagation limitée et un faible nombre des trajets de propagation (canal parcimonieux). Par conséquent, des faisceaux directifs doivent être utilisés pour focaliser l'énergie du signal transmis vers son utilisateur et compenser les pertes de propagation. Ces faisceaux ont besoin d'être dirigés convenablem
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Prenant, Patricia. "Le brigandage et sa répression dans le "pays niçois" aux XVIIIe et XIXe siècle." Nice, 2008. http://www.theses.fr/2008NICE0040.

Full text
Abstract:
Le législateur, français ou sarde, considère le brigandage comme étant l’un des crimes les plus atroces, et méritant de ce fait les peines les plus sévères et exemplaires qui soient. En revanche, la littérature a créé des mythes autour de certains brigands, tels Cartouche ou Mandrin, en faisant d’eux des héros populaires. Or, dans le pays niçois, territoire pauvre, montagneux et frontalier, soumis à plusieurs changements de souveraineté entre le XVIIIe et le XIXe siècle, la réalité du brigandage ne correspond ni à la description donnée par la législation, ni à celle fournie par la littérature.
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Boldrini, Stefano. "Cognitive radio for coexistence of heterogeneous wireless networks." Thesis, Supélec, 2014. http://www.theses.fr/2014SUPL0012/document.

Full text
Abstract:
Dans un scénario avec plusieurs réseaux sans fil de différentes technologies, ce travail a comme objectif la conception d'un moteur cognitif capable de reconnaitre l'environnement radio et de sélectionner un réseau avec le but final de maximiser la "qualité d'expérience" (QoE) de l'utilisateur. Un accent particulier est mis sur la simplicité de tous les éléments impliqués, du hardware aux algorithmes, afin de garder la faisabilité pratique de ce dispositif.Deux aspects ont été étudiés. Pour la reconnaissance de l'environnement radio une identification de réseau et une classification automatiqu
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Selent, Douglas A. "Creating Systems and Applying Large-Scale Methods to Improve Student Remediation in Online Tutoring Systems in Real-time and at Scale." Digital WPI, 2017. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-dissertations/308.

Full text
Abstract:
"A common problem shared amongst online tutoring systems is the time-consuming nature of content creation. It has been estimated that an hour of online instruction can take up to 100-300 hours to create. Several systems have created tools to expedite content creation, such as the Cognitive Tutors Authoring Tool (CTAT) and the ASSISTments builder. Although these tools make content creation more efficient, they all still depend on the efforts of a content creator and/or past historical. These tools do not take full advantage of the power of the crowd. These issues and challenges faced by on
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Tourkaman, Mahan. "Regret Minimization in the Gain Estimation Problem." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-254234.

Full text
Abstract:
A novel approach to the gain estimation problem,using a multi-armed bandit formulation, is studied. The gain estimation problem deals with the problem of estimating the largest L2-gain that signal of bounded norm experiences when passing through a linear and time-invariant system. Under certain conditions, this new approach is guaranteed to surpass traditional System Identification methods in terms of accuracy.The bandit algorithms Upper Confidence Bound, Thompson Sampling and Weighted Thompson Sampling are implemented with the aim of designing the optimal input for maximizing the gain of an u
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Degenne, Rémy. "Impact of structure on the design and analysis of bandit algorithms." Thesis, Université de Paris (2019-....), 2019. http://www.theses.fr/2019UNIP7179.

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Abstract:
Cette thèse porte sur des problèmes d'apprentissage statistique séquentiel, dits bandits stochastiques à plusieurs bras. Dans un premier temps un algorithme de bandit est présenté. L'analyse de cet algorithme, comme la majorité des preuves usuelles de bornes de regret pour algorithmes de bandits, utilise des intervalles de confiance pour les moyennes des bras. Dans un cadre paramétrique,on prouve des inégalités de concentration quantifiant la déviation entre le paramètre d'une distribution et son estimation empirique, afin d'obtenir de tels intervalles. Ces inégalités sont exprimées en fonctio
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Cayci, Semih. "Online Learning for Optimal Control of Communication and Computing Systems." The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1595516470389826.

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Clement, Benjamin. "Adaptive Personalization of Pedagogical Sequences using Machine Learning." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0373/document.

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Abstract:
Les ordinateurs peuvent-ils enseigner ? Pour répondre à cette question, la recherche dans les Systèmes Tuteurs Intelligents est en pleine expansion parmi la communauté travaillant sur les Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Enseignement (TICE). C'est un domaine qui rassemble différentes problématiques et réunit des chercheurs venant de domaines variés, tels que la psychologie, la didactique, les neurosciences et, plus particulièrement, le machine learning. Les technologies numériques deviennent de plus en plus présentes dans la vie quotidienne avec le développement des
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Couetoux, Adrien. "Monte Carlo Tree Search for Continuous and Stochastic Sequential Decision Making Problems." Thesis, Paris 11, 2013. http://www.theses.fr/2013PA112192.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous avons étudié les problèmes de décisions séquentielles, avec comme application la gestion de stocks d'énergie. Traditionnellement, ces problèmes sont résolus par programmation dynamique stochastique. Mais la grande dimension, et la non convexité du problème, amènent à faire des simplifications sur le modèle pour pouvoir faire fonctionner ces méthodes.Nous avons donc étudié une méthode alternative, qui ne requiert pas de simplifications du modèle: Monte Carlo Tree Search (MCTS). Nous avons commencé par étendre le MCTS classique (qui s’applique aux domaines finis et détermi
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Caelen, Olivier. "Sélection séquentielle en environnement aléatoire appliquée à l'apprentissage supervisé." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2009. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/210265.

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Abstract:
Cette thèse se penche sur les problèmes de décisions devant être prises de manière séquentielle au sein d'un environnement aléatoire. Lors de chaque étape d'un tel problème décisionnel, une alternative doit être sélectionnée parmi un ensemble d'alternatives. Chaque alternative possède un gain moyen qui lui est propre et lorsque l'une d'elles est sélectionnée, celle-ci engendre un gain aléatoire. La sélection opérée peut suivre deux types d'objectifs.<p>Dans un premier cas, les tests viseront à maximiser la somme des gains collectés. Un juste compromis doit alors être trouvé entre l'exploitatio
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Murugesan, Sugumar. "Opportunistic Scheduling Using Channel Memory in Markov-modeled Wireless Networks." The Ohio State University, 2010. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1282065836.

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Barkino, Iliam. "Summary Statistic Selection with Reinforcement Learning." Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för beräkningsvetenskap, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-390838.

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Abstract:
Multi-armed bandit (MAB) algorithms could be used to select a subset of the k most informative summary statistics, from a pool of m possible summary statistics, by reformulating the subset selection problem as a MAB problem. This is suggested by experiments that tested five MAB algorithms (Direct, Halving, SAR, OCBA-m, and Racing) on the reformulated problem and comparing the results to two established subset selection algorithms (Minimizing Entropy and Approximate Sufficiency). The MAB algorithms yielded errors at par with the established methods, but in only a fraction of the time. Establish
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Modi, Navikkumar. "Machine Learning and Statistical Decision Making for Green Radio." Thesis, CentraleSupélec, 2017. http://www.theses.fr/2017SUPL0002/document.

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Abstract:
Cette thèse étudie les techniques de gestion intelligente du spectre et de topologie des réseaux via une approche radio intelligente dans le but d’améliorer leur capacité, leur qualité de service (QoS – Quality of Service) et leur consommation énergétique. Les techniques d’apprentissage par renforcement y sont utilisées dans le but d’améliorer les performances d’un système radio intelligent. Dans ce manuscrit, nous traitons du problème d’accès opportuniste au spectre dans le cas de réseaux intelligents sans infrastructure. Nous nous plaçons dans le cas où aucune information n’est échangée entr
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McInerney, Robert E. "Decision making under uncertainty." Thesis, University of Oxford, 2014. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:a34e87ad-8330-42df-8ba6-d55f10529331.

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Abstract:
Operating and interacting in an environment requires the ability to manage uncertainty and to choose definite courses of action. In this thesis we look to Bayesian probability theory as the means to achieve the former, and find that through rigorous application of the rules it prescribes we can, in theory, solve problems of decision making under uncertainty. Unfortunately such methodology is intractable in realworld problems, and thus approximation of one form or another is inevitable. Many techniques make use of heuristic procedures for managing uncertainty. We note that such methods suffer u
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Paixão, Crícia Zilda Felício. "Assessing and improving recommender systems to deal with user cold-start problem." Universidade Federal de Uberlândia, 2017. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/18778.

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Abstract:
Sistemas de recomendação fazem parte do nosso dia-a-dia. Os métodos usados nesses sistemas tem como objetivo principal predizer as preferências por novos itens baseado no perĄl do usuário. As pesquisas relacionadas a esse tópico procuram entre outras coisas tratar o problema do cold-start do usuário, que é o desaĄo de recomendar itens para usuários que possuem poucos ou nenhum registro de preferências no sistema. Uma forma de tratar o cold-start do usuário é buscar inferir as preferências dos usuários a partir de informações adicionais. Dessa forma, informações adicionais de diferentes tipos p
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