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Dissertations / Theses on the topic 'Machine Learning Bayésien'

Author: Grafiati
Published: 11 January 2025
Last updated: 31 July 2025

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Zecchin, Matteo. "Robust Machine Learning Approaches to Wireless Communication Networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2022SORUS397.pdf.

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Abstract:
L'intelligence artificielle est largement considérée comme un élément clé des systèmes sans fil de sixième génération. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur les problèmes fondamentaux résultant de l'interaction entre ces deux technologies dans le but d'ouvrir la voie à l'adoption d'une IA fiable dans les futurs réseaux sans fil. Nous développons des algorithmes distribués qui permettent l'apprentissage collaboratif à la périphérie des réseaux sans fil malgré les problèmes de communication, le manque de fiabilité des travailleurs et l'hétérogénéité des données. Nous examinons ensuite d'un
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Huix, Tom. "Variational Inference : theory and large scale applications." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAX071.

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Abstract:
Cette thèse développe des méthodes d'Inférence Variationnelle pour l'apprentissage bayésien en grande dimension. L'approche bayésienne en machine learning permet de gérer l'incertitude épistémique des modèles et ainsi de mieux quantifier l'incertitude de ces modèles, ce qui est nécessaire dans de nombreuses applications de machine learning. Cependant, l'inférence bayésienne n'est souvent pas réalisable car la distribution à posteriori des paramètres du modèle n'est pas calculable en général. L'Inférence Variationnelle (VI) est une approche qui permet de contourner ce problème en approximant la
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Jarraya, Siala Aida. "Nouvelles paramétrisations de réseaux bayésiens et leur estimation implicite : famille exponentielle naturelle et mélange infini de Gaussiennes." Phd thesis, Nantes, 2013. https://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show/show?id=aef89743-c009-457d-8c27-a888655a4e58.

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Abstract:
L’apprentissage d’un réseau Bayésien consiste à estimer le graphe (la structure) et les paramètres des distributions de probabilités conditionnelles associées à ce graphe. Les algorithmes d’apprentissage de réseaux Bayésiens utilisent en pratique une approche Bayésienne classique d’estimation a posteriori dont les paramètres sont souvent déterminés par un expert ou définis de manière uniforme Le coeur de cette thèse concerne l’application aux réseaux Bayésiens de plusieurs avancées dans le domaine des Statistiques comme l’estimation implicite, les familles exponentielles naturelles ou les méla
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Jarraya, Siala Aida. "Nouvelles paramétrisations de réseaux Bayésiens et leur estimation implicite - Famille exponentielle naturelle et mélange infini de Gaussiennes." Phd thesis, Université de Nantes, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00932447.

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Abstract:
L'apprentissage d'un réseau Bayésien consiste à estimer le graphe (la structure) et les paramètres des distributions de probabilités conditionnelles associées à ce graphe. Les algorithmes d'apprentissage de réseaux Bayésiens utilisent en pratique une approche Bayésienne classique d'estimation a posteriori dont les paramètres sont souvent déterminés par un expert ou définis de manière uniforme Le coeur de cette thèse concerne l'application aux réseaux Bayésiens de plusieurs avancées dans le domaine des Statistiques comme l'estimation implicite, les familles exponentielles naturelles ou les méla
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Synnaeve, Gabriel. "Programmation et apprentissage bayésien pour les jeux vidéo multi-joueurs, application à l'intelligence artificielle de jeux de stratégies temps-réel." Phd thesis, Université de Grenoble, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00780635.

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Abstract:
Cette thèse explore l'utilisation des modèles bayésiens dans les IA de jeux vidéo multi-joueurs, particulièrement l'IA des jeux de stratégie en temps réel (STR). Les jeux vidéo se situent entre la robotique et la simulation totale, car les autres joueurs ne sont pas simulés, et l'IA n'a pas de contrôle sur la simulation. Les jeux de STR demandent simultanément d'effectuer des actions reactives (contrôle d'unités) et de prendre des décisions stratégiques (technologiques, économiques) et tactiques (spatiales, temporelles). Nous avons utilisé la modélisation bayésienne comme une alternative à la
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Grappin, Edwin. "Model Averaging in Large Scale Learning." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLG001/document.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse explorent les propriétés de procédures d'estimation par agrégation appliquées aux problèmes de régressions en grande dimension. Les estimateurs par agrégation à poids exponentiels bénéficient de résultats théoriques optimaux sous une approche PAC-Bayésienne. Cependant, le comportement théorique de l'agrégat avec extit{prior} de Laplace n'est guère connu. Ce dernier est l'analogue du Lasso dans le cadre pseudo-bayésien. Le Chapitre 2 explicite une borne du risque de prédiction de cet estimateur. Le Chapitre 3 prouve qu'une méthode de simulation s'appuyant sur un proce
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Grappin, Edwin. "Model Averaging in Large Scale Learning." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLG001.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse explorent les propriétés de procédures d'estimation par agrégation appliquées aux problèmes de régressions en grande dimension. Les estimateurs par agrégation à poids exponentiels bénéficient de résultats théoriques optimaux sous une approche PAC-Bayésienne. Cependant, le comportement théorique de l'agrégat avec extit{prior} de Laplace n'est guère connu. Ce dernier est l'analogue du Lasso dans le cadre pseudo-bayésien. Le Chapitre 2 explicite une borne du risque de prédiction de cet estimateur. Le Chapitre 3 prouve qu'une méthode de simulation s'appuyant sur un proce
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Araya-López, Mauricio. "Des algorithmes presque optimaux pour les problèmes de décision séquentielle à des fins de collecte d'information." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2013. http://www.theses.fr/2013LORR0002.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse à des problèmes de prise de décision séquentielle dans lesquels l'acquisition d'information est une fin en soi. Plus précisément, elle cherche d'abord à savoir comment modifier le formalisme des POMDP pour exprimer des problèmes de collecte d'information et à proposer des algorithmes pour résoudre ces problèmes. Cette approche est alors étendue à des tâches d'apprentissage par renforcement consistant à apprendre activement le modèle d'un système. De plus, cette thèse propose un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement bayésien, lequel utilise des transitions l
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Araya-López, Mauricio. "Des algorithmes presque optimaux pour les problèmes de décision séquentielle à des fins de collecte d'information." Phd thesis, Université de Lorraine, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00943513.

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Abstract:
Le formalisme des MDP, comme ses variantes, sert typiquement à contrôler l'état d'un système par l'intermédiaire d'un agent et de sa politique. Lorsque l'agent fait face à des informations incomplètes, sa politique peut eff ectuer des actions pour acquérir de l'information typiquement (1) dans le cas d'une observabilité partielle, ou (2) dans le cas de l'apprentissage par renforcement. Toutefois cette information ne constitue qu'un moyen pour contrôler au mieux l'état du système, de sorte que la collecte d'informations n'est qu'une conséquence de la maximisation de la performance escomptée. Ce
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Rahier, Thibaud. "Réseaux Bayésiens pour fusion de données statiques et temporelles." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM083/document.

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Abstract:
La prédiction et l'inférence sur des données temporelles sont très souvent effectuées en utilisant uniquement les séries temporelles. Nous sommes convaincus que ces tâches pourraient tirer parti de l'utilisation des métadonnées contextuelles associées aux séries temporelles, telles que l'emplacement, le type, etc. Réciproquement, les tâches de prédiction et d'inférence sur les métadonnées pourraient bénéficier des informations contenues dans les séries temporelles. Cependant, il n'existe pas de méthode standard pour modéliser conjointement les données de séries temporelles et les métadonnées d
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Löser, Kevin. "Apprentissage non-supervisé de la morphologie des langues à l’aide de modèles bayésiens non-paramétriques." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS203/document.

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Abstract:
Un problème central contribuant à la grande difficulté du traitement du langage naturel par des méthodes statistiques est celui de la parcimonie des données, à savoir le fait que dans un corpus d'apprentissage donné, la plupart des évènements linguistiques n'ont qu'un nombre d'occurrences assez faible, et que par ailleurs un nombre infini d'évènements permis par une langue n'apparaitront nulle part dans le corpus. Les modèles neuronaux ont déjà contribué à partiellement résoudre le problème de la parcimonie en inférant des représentations continues de mots. Ces représentations continues permet
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Chakar, Joseph. "Advanced Photovoltaic Degradation Analysis using Physics Modeling and Bayesian Machine Learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAX120.

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Abstract:
L’avenir de l'énergie solaire s’annonce radieux. Cependant, la réalisation de ces prévisions dépend de notre capacité à comprendre et à limiter l'impact de la dégradation sur les performances. Qu'il s'agisse de technologies classiques à base de silicium ou de technologies émergentes comme les pérovskites, les cellules solaires restent vulnérables à différents facteurs internes et externes pouvant compromettre leurs performances et, par conséquent, leur potentiel commercial. Bien que des techniques expérimentales permettent d'étudier la dégradation, leur usage reste restreint par leurs coûts él
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Rabut, Théo. "Optimisation bayésienne avec variables mixtes pour la chimie." Electronic Thesis or Diss., Lyon 1, 2024. http://www.theses.fr/2024LYO10280.

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Abstract:
Chaque réaction chimique doit être optimisée avant son industrialisation. L’objectif de cette optimisation est de trouver, en réalisant des expériences, les paramètres réactionnels (e.g. température, concentration, pression) qui minimisent ou maximisent un objectif (e.g. rendement, sélectivité). La conduction de ces expériences nécessite une grande quantité de connaissances expertes. Malgré cela, il n’est raisonnablement pas possible d’établir une forme analytique des relations entre les paramètres réactionnels et les objectifs. Nous parlons donc de l’optimisation d’une boîte-noire. La réalisa
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Boutkhamouine, Brahim. "Stochastic modelling of flood phenomena based on the combination of mechanist and systemic approaches." Thesis, Toulouse, INPT, 2018. http://www.theses.fr/2018INPT0142/document.

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Abstract:
Les systèmes de prévision des crues décrivent les transformations pluie-débit en se basant sur des représentations simplifiées. Ces représentations modélisent les processus physiques impliqués avec des descriptions empiriques, ou basées sur des équations de la mécanique classique. Les performances des modèles actuels de prévision des crues sont affectées par différentes incertitudes liées aux approximations et aux paramètres du modèle, aux données d’entrée et aux conditions initiales du bassin versant. La connaissance de ces incertitudes permet aux décideurs de mieux interpréter les prévisions
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Trabelsi, Ghada. "New structure learning algorithms and evaluation methods for large dynamic Bayesian networks." Phd thesis, Université de Nantes, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00996061.

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Abstract:
Les réseaux bayésiens dynamiques (RBD) sont une classe de modèles graphiques probabilistes qui est devenu un outil standard pour la modélisation de divers phénomènes stochastiques variant dans le temps. A cause de la complexité induite par l'ajout de la dimension temporelle, l'apprentissage de la structure DBN est une tâche très complexe. Les algorithmes existants sont des adaptations des algorithmes d'apprentissage de structure pour les RB basés sur score mais sont souvent limités lorsque le nombre de variables est élevé. Une autre limitation pour les études d'apprentissage de la structure de
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Cherief-Abdellatif, Badr-Eddine. "Contributions to the theoretical study of variational inference and robustness." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAG001.

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Abstract:
Cette thèse de doctorat traite de l'inférence variationnelle et de la robustesse en statistique et en machine learning. Plus précisément, elle se concentre sur les propriétés statistiques des approximations variationnelles et sur la conception d'algorithmes efficaces pour les calculer de manière séquentielle, et étudie les estimateurs basés sur le Maximum Mean Discrepancy comme règles d'apprentissage qui sont robustes à la mauvaise spécification du modèle.Ces dernières années, l'inférence variationnelle a été largement étudiée du point de vue computationnel, cependant, la littérature n'a accor
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Drosouli, Ifigeneia. "Multimodal machine learning methods for pattern analysis in smart cities and transportation." Electronic Thesis or Diss., Limoges, 2024. http://www.theses.fr/2024LIMO0028.

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Abstract:
Dans le contexte des environnements urbains modernes et densément peuplés, la gestion efficace des transports et la structure des Systèmes de Transport Intelligents (STI) sont primordiales. Le secteur des transports publics connaît actuellement une expansion et une transformation significatives dans le but d'améliorer l'accessibilité, d'accommoder des volumes de passagers plus importants sans compromettre la qualité des déplacements, et d'adopter des pratiques respectueuses de l'environnement et durables. Les avancées technologiques, notamment dans l'Intelligence Artificielle (IA), l'Analyse d
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Michon, Arthur. "Méthodes d'apprentissage pour l'amélioration des récepteurs MIMO/NOMA basés sur des algorithmes bayésiens itératifs." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2025. http://www.theses.fr/2025TLSEP041.

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Abstract:
Les communications modernes nécessitent des débits toujours plus élevés et la capacité de connecter simultanément un nombre croissant d'appareils. Pour répondre à ces exigences, les méthodes multi-antennes ont gagné en popularité ces dernières années. La structure du modèle induite par ce type de communication peut être représentée sous la forme d'un graphe de facteurs, ce qui permet de définir des algorithmes de type "message-passing" basés sur l'inférence variationnelle pour la détection des symboles transmis. Ces algorithmes sont itératifs et convergent vers des performances proches du crit
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Argouarc, h. Elouan. "Contributions to posterior learning for likelihood-free Bayesian inference." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAS021.

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Abstract:
L'inférence bayésienne a posteriori est utilisée dans de nombreuses applications scientifiques et constitue une méthodologie répandue pour la prise de décision en situation d'incertitude. Elle permet aux praticiens de confronter les observations du monde réel à des modèles d'observation pertinents, et d'inférer en retour la distribution d'une variable explicative. Dans de nombreux domaines et applications pratiques, nous considérons des modèles d'observation complexes pour leur pertinence scientifique, mais au prix de densités de probabilité incalculables. En conséquence, à la fois la vraisemb
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Lesieur, Thibault. "Factorisation matricielle et tensorielle par une approche issue de la physique statistique." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS345/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, je présente des résultats sur la factorisation de matrice et de tenseur. Les matrices étant un objet omniprésent en mathématique, un grand nombre de problèmes d'apprentissage machine peuvent être transcrits en un problème de factorisation de matrice de petit rang. C'est une des méthodes les plus basiques utilisée dans les méthodes d'apprentissage non supervisé et les problèmes de réduction dimensionnelle. Les résultats présentés dans cette thèse ont pour la plupart déjà été inclus dans des publications antérieures [LKZ 2015]. Le problème de la factorisation de matrice de peti
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Rio, Maxime. "Modèles bayésiens pour la détection de synchronisations au sein de signaux électro-corticaux." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2013. http://www.theses.fr/2013LORR0090.

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Abstract:
Cette thèse propose de nouvelles méthodes d'analyse d'enregistrements cérébraux intra-crâniens (potentiels de champs locaux), qui pallie les lacunes de la méthode temps-fréquence standard d'analyse des perturbations spectrales événementielles : le calcul d'une moyenne sur les enregistrements et l'emploi de l'activité dans la période pré-stimulus. La première méthode proposée repose sur la détection de sous-ensembles d'électrodes dont l'activité présente des synchronisations cooccurrentes en un même point du plan temps-fréquence, à l'aide de modèles bayésiens de mélange gaussiens. Les sous-ense
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Burban, Ewen. "Approche génomique de la détection des barrières au flux de gènes." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENB007.

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Abstract:
La caractérisation des mécanismes qui sous-tendent l'isolement reproductif entre des lignées divergentes est essentielle pour comprendre le processus de spéciation. Au cours de leur évolution, les populations développent progressivement un isolement reproductif (IR) en passant par des étapes intermédiaires, souvent appelées "zone grise de la spéciation". L'établissement de l'IR se manifeste par l'apparition de régions génomiques qui agissent comme des barrières réduisant le flux de gènes local par rapport au reste du génome. Les approches de génomique des populations impliquent donc l'identifi
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Cottet, Vincent R. "Theoretical study of some statistical procedures applied to complex data." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLG002/document.

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Abstract:
La partie principale de cette thèse s'intéresse à développer les aspects théoriques et algorithmiques pour trois procédures statistiques distinctes. Le premier problème abordé est la complétion de matrices binaires. Nous proposons un estimateur basé sur une approximation variationnelle pseudo-bayésienne en utilisant une fonction de perte différente de celles utilisées auparavant. Nous pouvons calculer des bornes non asymptotiques sur le risque intégré. L'estimateur proposé est beaucoup plus rapide à calculer qu'une estimation de type MCMC et nous montrons sur des exemples qu'il est efficace en
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Rio, Maxime. "Modèles bayésiens pour la détection de synchronisations au sein de signaux électro-corticaux." Phd thesis, Université de Lorraine, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00859307.

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Abstract:
Cette thèse propose de nouvelles méthodes d'analyse d'enregistrements cérébraux intra-crâniens (potentiels de champs locaux), qui pallie les lacunes de la méthode temps-fréquence standard d'analyse des perturbations spectrales événementielles : le calcul d'une moyenne sur les enregistrements et l'emploi de l'activité dans la période pré-stimulus. La première méthode proposée repose sur la détection de sous-ensembles d'électrodes dont l'activité présente des synchronisations cooccurrentes en un même point du plan temps-fréquence, à l'aide de modèles bayésiens de mélange gaussiens. Les sous-ense
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Zambrano, Ramirez Oscar Daniel. "Bayesian statistics and modeling for the prediction of radiotherapy outcomes : an application to glioblastoma treatment." Thesis, Normandie, 2018. http://www.theses.fr/2018NORMC277/document.

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Abstract:
Un cadre statistique bayésien a été créé dans le cadre de cette thèse pour le développement de modèles cliniques basés sur une approche d’apprentissage continu dans laquelle de nouvelles données peuvent être ajoutées. L’objectif des modèles est de prévoir les effets de la radiothérapie à partir de preuves cliniques. Des concepts d’apprentissage machine ont été utilisés pour résoudre le cadre bayésien. Les modèles développés concernent un cancer du cerveau agressif appelé glioblastome. Les données médicales comprennent une base de données d’environ 90 patients souffrant de glioblastome ; la bas
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Jallais, Maëliss. "Enabling cortical cell-specific sensitivity on diffusion MRI microstructure measurements using likelihood-free inference." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG012.

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Abstract:
Les maladies neurodégénératives, telles que la maladie d'Alzheimer ou de Huntington, entraînent la perte progressive et irréversible des fonctions mentales. La démence et les déficits cognitifs semblent être principalement liés à une perte neuronale et de connectivité synaptique. Bien que l'impact et l’évolution extérieurs de ces maladies soient facilement observables, l’accès aux changements microstructuraux dans le cerveau reste un défi, rendant difficiles la compréhension de ces maladies et la mise au point de traitements.Avec les avancées technologiques, l’Imagerie par Résonance Magnétique
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Sarao, Mannelli Stefano. "On the dynamics of descent algorithms in high-dimensional planted models." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASP014.

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Abstract:
L'optimisation des modèles non convexes en haute dimension a toujours été un problème difficile et fascinant. Puisque nos avons la tendance à appliquer des notions que nous avons expérimentées et naturellement apprises en basse dimension, notre intuition est souvent égarée.Ces problèmes apparaissent naturellement et deviennent de plus en plus pertinents, en particulier dans une époque òu une quantité de plus en plus importante de données est disponible. La plupart des informations que nous recevons sont inutiles et l'identification de ce qui est pertinent est un problème complexe.Souvent les p
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Guedj, Benjamin. "Agrégation d'estimateurs et de classificateurs : théorie et méthodes." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00922353.

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Abstract:
Ce manuscrit de thèse est consacré à l'étude des propriétés théoriques et méthodologiques de différentes procédures d'agrégation d'estimateurs. Un premier ensemble de résultats vise à étendre la théorie PAC-bayésienne au contexte de la grande dimension, dans les modèles de régression additive et logistique. Nous prouvons dans ce contexte l'optimalité, au sens minimax et à un terme logarithmique près, de nos estimateurs. La mise en \oe uvre pratique de cette stratégie, par des techniques MCMC, est étayée par des simulations numériques. Dans un second temps, nous introduisons une stratégie origi
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Egele, Romain. "Optimization of Learning Workflows at Large Scale on High-Performance Computing Systems." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG025.

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Abstract:
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage automatique a connu une croissance exponentielle, portée par l'abondance de jeux de données, les avancées algorithmiques et l'augmentation de la puissance de calcul.Simultanément, le calcul haute performance (HPC) a évolué pour répondre à la demande croissante en calculs, offrant des ressources pour relever des défis scientifiques complexes. Cependant, les processus d'apprentissage machines sont souvent séquentiels, ce qui rend difficile leur mise à l'échelle sur les systèmes HPC qui sont eux parallèles par nature. Les processus d'apprentissage
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Mattei, Pierre-Alexandre. "Sélection de modèles parcimonieux pour l’apprentissage statistique en grande dimension." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2017. http://www.theses.fr/2017USPCB051/document.

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Abstract:
Le déferlement numérique qui caractérise l’ère scientifique moderne a entraîné l’apparition de nouveaux types de données partageant une démesure commune : l’acquisition simultanée et rapide d’un très grand nombre de quantités observables. Qu’elles proviennent de puces ADN, de spectromètres de masse ou d’imagerie par résonance nucléaire, ces bases de données, qualifiées de données de grande dimension, sont désormais omniprésentes, tant dans le monde scientifique que technologique. Le traitement de ces données de grande dimension nécessite un renouvellement profond de l’arsenal statistique tradi
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Papanastasiou, Effrosyni. "Feasibility of Interactions and Network Inference of Online Social Networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS173.

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Abstract:
Cette thèse traite du problème de l'inférence de réseau dans le domaine des réseaux sociaux en ligne. L'hypothèse principale des problèmes d'inférence de réseau est que le réseau que nous observons n'est pas celui dont nous avons réellement be-soin. Cela est particulièrement vrai dans l'espace numérique actuel, où l'abondance d'informations s'accompagne généralement d'un manque crucial de fiabilité, sous la forme de bruit et de points manquants dans les données. Cependant, les approches existantes ignorent ou ne garantissent pas l'inférence de réseaux d'une manière qui puisse expliquer les don
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Granjal, Cruz Gonçalo Jorge. "Development and validation of a bayesian measurement technique for data-driven measurement reduction." Electronic Thesis or Diss., Ecully, Ecole centrale de Lyon, 2024. http://www.theses.fr/2024ECDL0012.

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Abstract:
Ce travail présente une méthodologie de test hybride complète pour évaluer l'écoulement dans turbomachines. Axée sur la minimisation des temps de test et des exigences en instrumentation, la méthodologie intègre de manière stratégique des mesures expérimentales standard avec des simulations numériques, en utilisant des processus gaussiens.La méthodologie réduit systématiquement à la fois les efforts d'instrumentation et les temps de test, fournissant des métriques d'incertitude comparables aux méthodologies traditionnelles. Appliquée initialement à un compresseur axial haute pression de référe
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Charon, Clara. "Classification probabiliste pour la prédiction et l'explication d'événements de santé défavorables et évitables en EHPAD." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2024SORUS200.pdf.

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Abstract:
L'EHPAD, établissement d'hébergement pour personnes âgées dépendantes, constitue une option à laquelle a recours une population nombreuse et croissante, lorsque pour diverses raisons, et notamment de santé, il n'est plus possible de vivre à domicile.Avec le développement des nouvelles technologies informatiques dans le domaine de la santé, un nombre croissant d'établissements de santé sont équipés de systèmes d'information regroupant les données administratives et médicales des patients ainsi que des informations sur les soins qui leur sont prodigués.Parmi ces systèmes, les dossiers médicaux é
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Morvant, Emilie. "Apprentissage de vote de majorité pour la classification supervisée et l'adaptation de domaine : approches PAC-Bayésiennes et combinaison de similarités." Phd thesis, Aix-Marseille Université, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00879072.

Full text
Abstract:
De nos jours, avec l'expansion d'Internet, l'abondance et la diversité des données accessibles qui en résulte, de nombreuses applications requièrent l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique supervisé capables de prendre en considération différentes sources d'informations. Par exemple, pour des applications relevant de l'indexation sémantique de documents multimédia, il s'agit de pouvoir efficacement tirer bénéfice d'informations liées à la couleur, au texte, à la texture ou au son des documents à traiter. La plupart des méthodes existantes proposent de combiner ces informations mu
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Rouillard, Louis. "Bridging Simulation-based Inference and Hierarchical Modeling : Applications in Neuroscience." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG024.

Full text
Abstract:
La neuroimagerie étudie l'architecture et le fonctionnement du cerveau à l'aide de la résonance magnétique (IRM). Pour comprendre le signal complexe observé, les neuroscientifiques émettent des hypothèses sous la forme de modèles explicatifs, régis par des paramètres interprétables. Cette thèse étudie l'inférence statistique : deviner quels paramètres auraient pu produire le signal à travers le modèle.L'inférence en neuroimagerie est complexifiée par au moins trois obstacles : une grande dimensionnalité, une grande incertitude et la structure hiérarchique des données. Pour s'attaquer à ce régi
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Fond, Antoine. "Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0028.

Full text
Abstract:
Dans cette thèse on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain mais aussi des objets d’intérêt pour le
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Faour, Ahmad. "Une architecture semi-supervisée et adaptative pour le filtrage d'alarmes dans les systèmes de détection d'intrusions sur les réseaux." Phd thesis, INSA de Rouen, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00917605.

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Abstract:
Nous étudions les limites actuelles des systèmes de traitement des alarmes générées par les systèmes de détection d'intrusion (NIDS) dans les réseaux et proposons une nouvelle approche automatique qui améliore le mécanisme de filtrage. Nos principales contributions se résument ainsi : 1. Proposition d'une architecture de filtrage : nous avons proposé une architecture de filtrage des alarmes qui analyse les journaux d'alertes d'un NIDS et essaye de filtrer les faux positifs. 2. Etude de l'évolutivité de cette architecture : dans cette phase, nous étudions l'aspect dynamique de l'architecture pr
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Dulac, Adrien. "Etude des modèles à composition mixée pour l'analyse de réseaux complexes." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM080/document.

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Abstract:
Les données relationnelles sont omniprésentes dans la nature et leur accessibilité ne cesse d'augmenter depuis ces dernières années. Ces données, vues comme un tout, forment un réseau qui peut être représenté par une structure de données appelée graphe où chaque nœud du graphe est une entité et chaque arête représente une relation ou connexion entre ces entités. Les réseaux complexes en général, tels que le Web, les réseaux de communications ou les réseaux sociaux sont connus pour exhiber des propriétés structurelles communes qui émergent aux travers de leurs graphes. Dans cette thèse, nous me
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Fond, Antoine. "Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0028/document.

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Abstract:
Dans cette thèse on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain mais aussi des objets d’intérêt pour le
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Jouffroy, Emma. "Développement de modèles non supervisés pour l'obtention de représentations latentes interprétables d'images." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0050.

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Abstract:
Le Laser Mégajoule (LMJ) est un instrument d’envergure qui simule des conditions de pression et de température similaires à celles des étoiles. Lors d’expérimentations, plusieurs diagnostics sont guidés dans la chambre d’expériences et il est essentiel qu’ils soient positionnés de manière précise. Afin de minimiser les risques liés à l’erreur humaine dans un tel contexte expérimental, la mise en place d'un système anti-collision automatisé est envisagée. Cela passe par la conception d’outils d’apprentissage automatique offrant des niveaux de décision fiables à partir de l’interprétation d’imag
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Cottet, Vincent R. "Theoretical study of some statistical procedures applied to complex data." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLG002.

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Abstract:
La partie principale de cette thèse s'intéresse à développer les aspects théoriques et algorithmiques pour trois procédures statistiques distinctes. Le premier problème abordé est la complétion de matrices binaires. Nous proposons un estimateur basé sur une approximation variationnelle pseudo-bayésienne en utilisant une fonction de perte différente de celles utilisées auparavant. Nous pouvons calculer des bornes non asymptotiques sur le risque intégré. L'estimateur proposé est beaucoup plus rapide à calculer qu'une estimation de type MCMC et nous montrons sur des exemples qu'il est efficace en
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Remy, Benjamin. "Generative modeling for weak lensing inverse problems." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASP163.

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Abstract:
Le lentillage gravitationnelle, qui génère un effet de déformation des images de galaxies lointaines à travers l'influence de densités de matières massives dans la ligne de visée, est très prometteur pour répondre aux questions relatives à la matière noire et à l'énergie sombre. Cet effet permet de sonder directement la distribution de matière noire dans l'Univers, qui est invisible autrement. Dans le régime où ces déformations sont faibles, il est possible de cartographier la distribution de matières projetées dans la ligne de visée, appelée carte de masse, à partir de la mesure de la déforma
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Cumin, Julien. "Reconnaissance et prédiction d'activités dans la maison connectée." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM071/document.

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Abstract:
Comprendre le contexte ambiant d'une maison est essentiel pour pouvoir proposer à ses occupants des services adaptés à leurs situations de vie, et qui répondent donc à leurs besoins. Un exemple de tel service est un assistant de communication, qui pourrait par exemple informer les personnes hors de la maison à propos de la disponibilité des habitants de celle-ci pour communiquer. Pour implémenter un tel service, il est en effet nécessaire que la maison prenne en compte les situations de ses occupants, pour ensuite en déduire leurs disponibilités.Dans cette thèse, nous nous intéressons dans un
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Ndour, Cheikh. "Modélisation statistique de la mortalité maternelle et néonatale pour l'aide à la planification et à la gestion des services de santé en Afrique Sub-Saharienne." Phd thesis, Université de Pau et des Pays de l'Adour, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00996996.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie statistique permettant de formuler une règle de classement capable de surmonter les difficultés qui se présentent dans le traitement des données lorsque la distribution a priori de la variable réponse est déséquilibrée. Notre proposition est construite autour d'un ensemble particulier de règles d'association appelées "class association rules". Dans le chapitre II, nous avons exposé les bases théoriques qui sous-tendent la méthode. Nous avons utilisé les indicateurs de performance usuels existant dans la littérature pour évaluer un clas
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Kiendrébéogo, Ramodgwendé Weizmann. "Développements pour l'observation et la caractérisation des sources multi-messagers d'ondes gravitationnelles lors des campagnes d'observation LIGO-Virgo-KAGRA." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5034.

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Abstract:
Les campagnes d'observation d'Advanced LIGO/Virgo ont révélé la physique complexe des fusions d'étoiles à neutrons binaires (BNS) et de trous noirs binaires. En 2017, la découverte simultanée des ondes gravitationnelles (OG) et des contreparties électromagnétiques (EM) d'une fusion de BNS a offert une vision détaillée de ce phénomène, avec de nombreux résultats en astrophysique, notamment sur la matière ultra-dense. Cependant, depuis lors, aucune nouvelle détection multi-messagers n'a été réalisée. Cela est dû aux défis des alertes rapides des OG, de la réactivité des télescopes et du traiteme
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Deregnaucourt, Thomas. "Prédiction spatio-temporelle de surfaces issues de l'imagerie en utilisant des processus stochastiques." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2019. http://www.theses.fr/2019CLFAC088.

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Abstract:
La prédiction de surface est désormais une problématique importante dans de multiples domaines, tels que la vision par ordinateur, la simulation d'avatars en cinématographie ou dans les jeux vidéo, etc. Une surface pouvant être statique ou dynamique, c'est-à-dire évoluant dans le temps, le problème peut être séparé en deux catégories : un problème de prédiction spatial et un problème de prédiction spatio-temporel. Afin de proposer une nouvelle approche à chacune de ces problématiques, ce travail de thèse a été séparé en deux parties.Nous avons d'abord cherché à prédire une surface statique, qu
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Gerchinovitz, Sébastien. "Prédiction de suites individuelles et cadre statistique classique : étude de quelques liens autour de la régression parcimonieuse et des techniques d'agrégation." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00653550.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'apprentissage statistique. Le cadre principal est celui de la prévision de suites déterministes arbitraires (ou suites individuelles), qui recouvre des problèmes d'apprentissage séquentiel où l'on ne peut ou ne veut pas faire d'hypothèses de stochasticité sur la suite des données à prévoir. Cela conduit à des méthodes très robustes. Dans ces travaux, on étudie quelques liens étroits entre la théorie de la prévision de suites individuelles et le cadre statistique classique, notamment le modèle de régression avec design aléatoire ou fixe, où les données
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Frichot, Eric. "Modèles à facteurs latents pour les études d'association écologique en génétique des populations." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENS018/document.

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Abstract:
Nous introduisons un ensemble de modèles à facteurs latents dédié à la génomique du paysage et aux tests d'associations écologiques. Cela comprend des méthodes statistiques pour corriger des effets d'autocorrélation spatiale sur les cartes de composantes principales en génétique des populations (spFA), des méthodes pour estimer rapidement et efficacement les coefficients de métissage individuel à partir de matrices de génotypes de grande taille et évaluer le nombre de populations ancestrales (sNMF) et des méthodes pour identifier les polymorphismes génétiques qui montrent de fortes corrélation
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Willot, Hénoïk. "Certified explanations of robust models." Electronic Thesis or Diss., Compiègne, 2024. http://www.theses.fr/2024COMP2812.

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Abstract:
Avec l'utilisation croissante des systèmes d'aide à la décision, automatisés ou semi-automatisés, en intelligence artificielle se crée le besoin de les rendre fiables et transparents pour un utilisateur final. Tandis que le rôle des méthodes d'explicabilité est généralement d'augmenter la transparence, la fiabilité peut être obtenue en fournissant des explications certifiées, dans le sens qu'elles sont garanties d'être vraies, et en considérant des modèles robustes qui peuvent s'abstenir quand l'information disponible est trop insuffisante, plutôt que de forcer une décision dans l'unique but d
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Khomh, Foutse. "Patterns and quality of object-oriented software systems." Thèse, 2010. http://hdl.handle.net/1866/4601.

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Abstract:
Lors de ces dix dernières années, le coût de la maintenance des systèmes orientés objets s'est accru jusqu' à compter pour plus de 70% du coût total des systèmes. Cette situation est due à plusieurs facteurs, parmi lesquels les plus importants sont: l'imprécision des spécifications des utilisateurs, l'environnement d'exécution changeant rapidement et la mauvaise qualité interne des systèmes. Parmi tous ces facteurs, le seul sur lequel nous ayons un réel contrôle est la qualité interne des systèmes. De nombreux modèles de qualité ont été proposés dans la littérature pour contribuer à contrôler
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