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Gotowa bibliografia na temat „Apprentissage automatique continu et distribué”
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Rozprawy doktorskie na temat "Apprentissage automatique continu et distribué"
Ngo, Ha Nhi. "Apprentissage continu et prédiction coopérative basés sur les systèmes de multi-agents adaptatifs appliqués à la prévision de la dynamique du trafic." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES043.
Pełny tekst źródłaJoshi, Bikash. "Algorithmes d'apprentissage pour les grandes masses de données : Application à la classification multi-classes et à l'optimisation distribuée asynchrone." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM046/document.
Pełny tekst źródłaMazac, Sébastien. "Approche décentralisée de l'apprentissage constructiviste et modélisation multi-agent du problème d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur en environnement continu : application à l'intelligence ambiante." Thesis, Lyon 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LYO10147/document.
Pełny tekst źródłaFoulon, Lucas. "Détection d'anomalies dans les flux de données par structure d'indexation et approximation : Application à l'analyse en continu des flux de messages du système d'information de la SNCF." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSEI082.
Pełny tekst źródłaMorette, Nathalie. "Mesure et analyse par apprentissage artificiel des décharges partielles sous haute tension continue pour la reconnaissance de l'état de dégradation des isolants électriques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS006.
Pełny tekst źródłaJankee, Christopher. "Optimisation par métaheuristique adaptative distribuée en environnement de calcul parallèle." Thesis, Littoral, 2018. http://www.theses.fr/2018DUNK0480/document.
Pełny tekst źródłaLiu, Li. "Modélisation pour la reconnaissance continue de la langue française parlée complétée à l'aide de méthodes avancées d'apprentissage automatique." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAT057/document.
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