Bibliografías temáticas / Apprentissage Automatique Explicable

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  1. Tesis

Literatura académica sobre el tema "Apprentissage Automatique Explicable"

Autor: Grafiati
Publicado: 9 de noviembre de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Tesis sobre el tema "Apprentissage Automatique Explicable"

1

Perrot, Maxime. "Analyse explicable et personnalisable de données hétérogènes multi-niveaux : une approche guidée par l’apprentissage automatique et les ontologies." Electronic Thesis or Diss., Chasseneuil-du-Poitou, Ecole nationale supérieure de mécanique et d'aérotechnique, 2024. http://www.theses.fr/2024ESMA0021.

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Resumen
Cette thèse s’intègre dans le contexte industriel de Orisha Retail Shops, qui propose des caisses enregistreuses et logiciels pour points de vente comme les boulangeries et bureaux de tabac. Ces systèmes génèrent un volume considérable de données sur les ventes, cruciales pour améliorer le suivi opérationnel et la prospection, conférant un avantage concurrentiel significatif à l’entreprise. Le premier problème traité est l’identification précise des activités des points de vente, complexifiée par la liberté de nommage et de catégorisation des produits. Ceci constitue un défi de classification,
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2

Atienza, Nicolas. "Towards Reliable ML : Leveraging Multi-Modal Representations, Information Bottleneck and Extreme Value Theory." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASG025.

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Resumen
Cette thèse de doctorat porte sur l'amélioration de la fiabilité de l'apprentissage automatique, en particulier pour les applications à forts enjeux. Les modèles d'apprentissage profond actuels, bien que très performants, restent difficiles à appréhender et à déployer de manière sûre en raison de leur opacité, de leur vulnérabilité aux attaques adverses, de leur sensibilité aux changements de distribution, et de leur inefficacité en contexte de données ou de ressources limitées. Pour surmonter ces limites, ce travail explore trois dimensions complémentaires : l'explicabilité, la robustesse et
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3

Mita, Graziano. "Toward interpretable machine learning, with applications to large-scale industrial systems data." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS112.

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Resumen
Les contributions présentées dans cette thèse sont doubles. Nous fournissons d'abord un aperçu général de l'apprentissage automatique interprétable, en établissant des liens avec différents domaines, en introduisant une taxonomie des approches d'explicabilité. Nous nous concentrons sur l'apprentissage des règles et proposons une nouvelle approche de classification, LIBRE, basée sur la synthèse de fonction booléenne monotone. LIBRE est une méthode ensembliste qui combine les règles candidates apprises par plusieurs apprenants faibles ascendants avec une simple union, afin d'obtenir un ensemble
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4

Chamma, Ahmad. "Statistical interpretation of high-dimensional complex prediction models for biomedical data." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG028.

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Resumen
Les grands jeux de données de santé produits, qui représentent les caractéristiques de la population selon de multiples modalités, permettent de prédire et de comprendre les résultats individuels. À mesure que la collecte de données s'étend aux domaines scientifiques, tels que l'imagerie cérébrale, les variables sont liées par des dépendances complexes, éventuellement non linéaires, ainsi que par des degrés élevés de corrélation. Par conséquent, les modèles populaires tels que les techniques linéaires et à base d'arbres de décision ne sont plus efficaces dans ces contextes à haute dimension. D
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5

Afchar, Darius. "Interpretable Music Recommender Systems." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS608.

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« Pourquoi est-ce qu’on me recommande toujours les même musiques ? » « Pourquoi notre système recommande-t’il cela aux utilisateurs ? » De nos jours, les plateformes de streaming sont le moyen le plus courant d'écouter de la musique enregistrée. Pourtant, les recommandations musicales — au cœur de ces plateformes — sont loin d’être une mince affaire. Il arrive parfois qu’utilisateurs et ingénieurs soient tout aussi perplexes du comportement d’un système de recommandation musicale (SRM). Les SRM ont été utilisés avec succès pour aider à explorer des catalogues comptant des dizaines de millions
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6

Benkirane, Hakim. "Deep learning methods for the integration of multi-omics and histopathology data for precision medicine in oncology." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASR022.

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La médecine de précision est une approche émergente pour le traitement et la prévention des maladies qui prend en compte la variabilité individuelle dans les gènes, l'environnement et le mode de vie. L'objectif est de prédire plus précisément quelles stratégies de traitement et de prévention pour une maladie particulière fonctionneront dans quels groupes de personnes. En oncologie, la médecine de précision s'accompagne d'une augmentation drastique des données collectées pour chaque individu, caractérisée par une grande diversité de sources de données. Par exemple, les patients recevant un trai
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7

Damay, Gabriel. "Dynamic Decision Trees and Community-based Graph Embeddings : towards Interpretable Machine Learning." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2024. http://www.theses.fr/2024IPPAT047.

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Resumen
L'apprentissage automatique est le domaine des sciences informatiques dont le but est de créer des modèles et des solutions à partir de données sans savoir exactement les instructions qui dirigent intrinsèquement ces modèles. Ce domaine a obtenu des résultats impressionnants mais il est l'objet le sujet d'inquiétudes en raison notamment de l'impossibilité de comprendre et d'auditer les modèles qu'il produit. L'apprentissage automatique interprétable propose une solution à ces inquiétudes en créant des modèles qui sont interprétables de façon inhérante. Cette thèse contribue à l'apprentissage a
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8

Ciorna, Vasile. "VIANA : visualisation analytique au service de la conception des pneumatiques." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0500.

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Resumen
Avec l’accélération des percées technologiques au cours des dernières décennies, de plus en plus de moyens sont disponibles pour soutenir les entreprises dans leurs développements de produits. Bien que cela ne soit pas nouveau, on observe récemment une nette augmentation de l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique au sein des entreprises. Cependant, la manière dont ces modèles sont utilisés influence considérablement l’équilibre risque-récompense ainsi que leur adoption. Ce projet présente des réflexions sur la conception de visualisations visant à soutenir efficacement l’utilisati
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9

Ketata, Firas. "Risk prediction of endocrine diseases using data science and explainable artificial intelligence." Electronic Thesis or Diss., Bourgogne Franche-Comté, 2024. http://www.theses.fr/2024UBFCD022.

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L'objectif de cette thèse est de prédire le risque de maladies endocriniennes à l'aide de la science des données et de l'apprentissage automatique. L'idée est d'exploiter cette identification de risque pour aider les médecins à gérer les ressources financières et personnaliser le traitement des anomalies glucidiques chez les patients atteints de bêta-thalassémie majeure, ainsi que pour le dépistage du syndrome métabolique chez les adolescents. Une étude d'explicabilité des prédictions a été développée dans cette thèse pour évaluer la fiabilité de la prédiction des anomalies glucidiques et pour
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10

Guimbaud, Jean-Baptiste. "Enhancing Environmental Risk Scores with Informed Machine Learning and Explainable AI." Electronic Thesis or Diss., Lyon 1, 2024. http://www.theses.fr/2024LYO10188.

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Resumen
Dès la conception, des facteurs environnementaux tels que la qualité de l'air ou les habitudes alimentaires peuvent significativement influencer le risque de développer diverses maladies chroniques. Dans la littérature épidémiologique, des indicateurs connus sous le nom de Scores de Risque Environnemental (Environmental Risk Score, ERS) sont utilisés non seulement pour identifier les individus à risque, mais aussi pour étudier les relations entre les facteurs environnementaux et la santé. Une limite de la plupart des ERSs est qu'ils sont exprimés sous forme de combinaisons linéaires d'un nombr
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