Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Représentation graphique des données“

En planification théorique de la décision, le cadre des Processus Décisionnels Markoviens Factorisés (Factored Markov Decision Process, FMDP) a produit des algorithmes efficaces de résolution des problèmes de décisions séquentielles dans l'incertain. L'efficacité de ces algorithmes repose sur des structures de données telles que les Arbres de Décision ou les Diagrammes de Décision Algébriques (ADDs). Ces techniques de planification sont utilisées en Apprentissage par Renforcement par l'architecture SDYNA afin de résoudre des problèmes inconnus de grandes tailles. Toutefois, l'état-de-l'art des algorithmes d'apprentissage, de programmation dynamique et d'apprentissage par renforcement utilisés par SDYNA, requière que le problème soit spécifié uniquement à l'aide de variables binaires et/ou utilise des structures améliorables en termes de compacité. Dans ce manuscrit, nous présentons nos travaux de recherche visant à élaborer et à utiliser une structure de donnée plus efficace et moins contraignante, et à l'intégrer dans une nouvelle instance de l'architecture SDYNA. Dans une première partie, nous présentons l'état-de-l'art de la modélisation de problèmes de décisions séquentielles dans l'incertain à l'aide de FMDP. Nous abordons en détail la modélisation à l'aide d'DT et d'ADDs.Puis nous présentons les ORFGs, nouvelle structure de données que nous proposons dans cette thèse pour résoudre les problèmes inhérents aux ADDs. Nous démontrons ainsi que les ORFGs s'avèrent plus efficaces que les ADDs pour modéliser les problèmes de grandes tailles. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à la résolution des problèmes de décision dans l'incertain par Programmation Dynamique. Après avoir introduit les principaux algorithmes de résolution, nous nous attardons sur leurs variantes dans le domaine factorisé. Nous précisons les points de ces variantes factorisées qui sont améliorables. Nous décrivons alors une nouvelle version de ces algorithmes qui améliore ces aspects et utilise les ORFGs précédemment introduits. Dans une dernière partie, nous abordons l'utilisation des FMDPs en Apprentissage par Renforcement. Puis nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage dédié à la nouvelle structure que nous proposons. Grâce à ce nouvel algorithme, une nouvelle instance de l'architecture SDYNA est proposée, se basant sur les ORFGs ~:~l'instance SPIMDDI. Nous testons son efficacité sur quelques problèmes standards de la littérature. Enfin nous présentons quelques travaux de recherche autour de cette nouvelle instance. Nous évoquons d'abord un nouvel algorithme de gestion du compromis exploration-exploitation destiné à simplifier l'algorithme F-RMax. Puis nous détaillons une application de l'instance SPIMDDI à la gestion d'unités dans un jeu vidéo de stratégie en temps réel<br>In decision theoretic planning, the factored framework (Factored Markovian Decision Process, FMDP) has produced several efficient algorithms in order to resolve large sequential decision making under uncertainty problems. The efficiency of this algorithms relies on data structures such as decision trees or algebraïc decision diagrams (ADDs). These planification technics are exploited in Reinforcement Learning by the architecture SDyna in order to resolve large and unknown problems. However, state-of-the-art learning and planning algorithms used in SDyna require the problem to be specified uniquely using binary variables and/or to use improvable data structure in term of compactness. In this book, we present our research works that seek to elaborate and to use a new data structure more efficient and less restrictive, and to integrate it in a new instance of the SDyna architecture. In a first part, we present the state-of-the-art modeling tools used in the algorithms that tackle large sequential decision making under uncertainty problems. We detail the modeling using decision trees and ADDs. Then we introduce the Ordered and Reduced Graphical Representation of Function, a new data structure that we propose in this thesis to deal with the various problems concerning the ADDs. We demonstrate that ORGRFs improve on ADDs to model large problems. In a second part, we go over the resolution of large sequential decision under uncertainty problems using Dynamic Programming. After the introduction of the main algorithms, we see in details the factored alternative. We indicate the improvable points of these factored versions. We describe our new algorithm that improve on these points and exploit the ORGRFs previously introduced. In a last part, we speak about the use of FMDPs in Reinforcement Learning. Then we introduce a new algorithm to learn the new datastrcture we propose. Thanks to this new algorithm, a new instance of the SDyna architecture is proposed, based on the ORGRFs : the SPIMDDI instance. We test its efficiency on several standard problems from the litterature. Finally, we present some works around this new instance. We detail a new algorithm for efficient exploration-exploitation compromise management, aiming to simplify F-RMax. Then we speak about an application of SPIMDDI to the managements of units in a strategic real time video game

Les systèmes biologiques sont composés de biomolécules en interaction à différents niveaux moléculaires. D’un côté, les avancées technologiques ont facilité l’obtention des données omiques à ces divers niveaux. De l’autre, de nombreuses questions se posent, pour donner du sens et élucider les interactions importantes dans le flux d’informations complexes porté par cette énorme variété et quantité des données multi-omiques. Les réponses les plus satisfaisantes seront celles qui permettront de dévoiler les mécanismes sous-jacents à la condition biologique d’intérêt. On s’attend souvent à ce que l’intégration de différents types de données omiques permette de mettre en lumière les changements causaux potentiels qui conduisent à un phénotype spécifique ou à des traitements ciblés. Avec les avancées récentes de la science des réseaux, nous avons choisi de traiter ce problème d’intégration en représentant les données omiques à travers les graphes. Dans cette thèse, nous avons développé trois modèles à savoir BraneExp, BraneNet et BraneMF pour l’apprentissage d’intégrations de noeuds à partir de réseaux biologiques multicouches générés à partir de données omiques. Notre objectif est de résoudre divers problèmes complexes liés à l’intégration de données multiomiques, en développant des méthodes expressives et évolutives capables de tirer parti de la riche sémantique structurelle latente des réseaux du monde réel<br>Biological systems are composed of interacting bio-molecules at different molecular levels. With the advent of high-throughput technologies, omics data at their respective molecular level can be easily obtained. These huge, complex multi-omics data can be useful to provide insights into the flow of information at multiple levels, unraveling the mechanisms underlying the biological condition of interest. Integration of different omics data types is often expected to elucidate potential causative changes that lead to specific phenotypes, or targeted treatments. With the recent advances in network science, we choose to handle this integration issue by representing omics data through networks. In this thesis, we have developed three models, namely BraneExp, BraneNet, and BraneMF, for learning node embeddings from multilayer biological networks generated with omics data. We aim to tackle various challenging problems arising in multi-omics data integration, developing expressive and scalable methods capable of leveraging rich structural semantics of realworld networks

En planification théorique de la décision, le cadre des Processus Décisionnels Markoviens Factorisés (Factored Markov Decision Process, FMDP) a produit des algorithmes efficaces de résolution des problèmes de décisions séquentielles dans l'incertain. L'efficacité de ces algorithmes repose sur des structures de données telles que les Arbres de Décision ou les Diagrammes de Décision Algébriques (ADDs). Ces techniques de planification sont utilisées en Apprentissage par Renforcement par l'architecture SDYNA afin de résoudre des problèmes inconnus de grandes tailles. Toutefois, l'état-de-l'art des algorithmes d'apprentissage, de programmation dynamique et d'apprentissage par renforcement utilisés par SDYNA, requière que le problème soit spécifié uniquement à l'aide de variables binaires et/ou utilise des structures améliorables en termes de compacité. Dans ce manuscrit, nous présentons nos travaux de recherche visant à élaborer et à utiliser une structure de donnée plus efficace et moins contraignante, et à l'intégrer dans une nouvelle instance de l'architecture SDYNA. Dans une première partie, nous présentons l'état-de-l'art de la modélisation de problèmes de décisions séquentielles dans l'incertain à l'aide de FMDP. Nous abordons en détail la modélisation à l'aide d'DT et d'ADDs.Puis nous présentons les ORFGs, nouvelle structure de données que nous proposons dans cette thèse pour résoudre les problèmes inhérents aux ADDs. Nous démontrons ainsi que les ORFGs s'avèrent plus efficaces que les ADDs pour modéliser les problèmes de grandes tailles. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à la résolution des problèmes de décision dans l'incertain par Programmation Dynamique. Après avoir introduit les principaux algorithmes de résolution, nous nous attardons sur leurs variantes dans le domaine factorisé. Nous précisons les points de ces variantes factorisées qui sont améliorables. Nous décrivons alors une nouvelle version de ces algorithmes qui améliore ces aspects et utilise les ORFGs précédemment introduits. Dans une dernière partie, nous abordons l'utilisation des FMDPs en Apprentissage par Renforcement. Puis nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage dédié à la nouvelle structure que nous proposons. Grâce à ce nouvel algorithme, une nouvelle instance de l'architecture SDYNA est proposée, se basant sur les ORFGs ~:~l'instance SPIMDDI. Nous testons son efficacité sur quelques problèmes standards de la littérature. Enfin nous présentons quelques travaux de recherche autour de cette nouvelle instance. Nous évoquons d'abord un nouvel algorithme de gestion du compromis exploration-exploitation destiné à simplifier l'algorithme F-RMax. Puis nous détaillons une application de l'instance SPIMDDI à la gestion d'unités dans un jeu vidéo de stratégie en temps réel<br>In decision theoretic planning, the factored framework (Factored Markovian Decision Process, FMDP) has produced several efficient algorithms in order to resolve large sequential decision making under uncertainty problems. The efficiency of this algorithms relies on data structures such as decision trees or algebraïc decision diagrams (ADDs). These planification technics are exploited in Reinforcement Learning by the architecture SDyna in order to resolve large and unknown problems. However, state-of-the-art learning and planning algorithms used in SDyna require the problem to be specified uniquely using binary variables and/or to use improvable data structure in term of compactness. In this book, we present our research works that seek to elaborate and to use a new data structure more efficient and less restrictive, and to integrate it in a new instance of the SDyna architecture. In a first part, we present the state-of-the-art modeling tools used in the algorithms that tackle large sequential decision making under uncertainty problems. We detail the modeling using decision trees and ADDs. Then we introduce the Ordered and Reduced Graphical Representation of Function, a new data structure that we propose in this thesis to deal with the various problems concerning the ADDs. We demonstrate that ORGRFs improve on ADDs to model large problems. In a second part, we go over the resolution of large sequential decision under uncertainty problems using Dynamic Programming. After the introduction of the main algorithms, we see in details the factored alternative. We indicate the improvable points of these factored versions. We describe our new algorithm that improve on these points and exploit the ORGRFs previously introduced. In a last part, we speak about the use of FMDPs in Reinforcement Learning. Then we introduce a new algorithm to learn the new datastrcture we propose. Thanks to this new algorithm, a new instance of the SDyna architecture is proposed, based on the ORGRFs : the SPIMDDI instance. We test its efficiency on several standard problems from the litterature. Finally, we present some works around this new instance. We detail a new algorithm for efficient exploration-exploitation compromise management, aiming to simplify F-RMax. Then we speak about an application of SPIMDDI to the managements of units in a strategic real time video game

La technologie de numérisation des données manuscrites a atteint son essor après l'invention du stylo numérique. Les recherches se sont concentrées alors sur le développement des applications IHM qui facilitent la manipulation des données encre numérique. Dans un contexte de recherche, la technologie du papier et stylo numériques s'avère utile pour la collecte des données expérimentales dans différents domaines. Notre but est de fournir une aide pour le traitement et la visualisation des données, notamment les données temps, recueillies avec un stylo numérique dans deux cas d'usage en sciences de l'éducation à savoir les tests d'évaluation et la prise de notes d'observation. Notre démarche consiste à étudier ces cas d'usage en terme de besoin dans quatre expériences concrètes et à développer, en participation avec l'utilisateur, des prototypes de système de traitement et de visualisation des données. Dans le but de concevoir un modèle général de tel système, nous avons analysé l'interface d'utilisation des prototypes en terme de fonctionnalités, de visualisation et d'interaction. Notre modèle décrit le processus de visualisation en mettant en œuvre trois types de tâches d'utilisateur à savoir les tâches d'analyses, les tâches de manipulation et les tâches d'interaction.

Cette these trouve sa problematique autour des methodes d'analyse statistique de donnees structurees en sciences sociale s. Elle detaille l'etude de tableaux binaires carres et ternaires cubiques non symetriques afin de passer en revue les differentes representations de profils ligne et colonne dans un meme espace. Dans ces analyses une place de choix est faite aux methodes francaises d'analyse de donnees. Une comparaison est faite avec la methode anglo-saxonne mds, employee dans des cas semblables. On procede egalement a la comparaison de modeles log-lineaires et lineaires. Ces comparaisons s'appuient sur une methode unique d'interpretation a posteriori des analyses. En effet, methodes francaises et anglo-saxonnes produisent in fine une representation geometrique dans le cadre euclidien dont l'interpreta tion se fait en termes de distances beneficiant ainsi des resultats mis en oeuvre par le gmp autour du langage d'interrogation des donnees. Ainsi, une demande fait l'objet d'une exploration visuelle detaillee des donnees en parallele de tous les calculs de contributions et d'importance des effets. Cette methode est utilisee ici dans l'exploration des donnees, aussi bien que comme outil de comparaison des methodes<br>This dissertation deals with methods of structured data analysis in social sciences. It examines in detail non-symmetric binary square and ternary cubic tables in order to review the different representations of lines and collumns profiles in a same space. In those analyses a proeminent place is given to the french methods of data analysis. A comparison is made with mds, used by anglo-saxons in similar cases. We also compare the log-linear and linear models on a sociological set of secondary data. All those comparisons are based on a same single posterior method of interpretation. Both french and anglo-saxon methods produce geometric representations in a a euclidean framework whose interpretation is made in terms of distances along the line of research developed by the group mathematics and psychology around the language for interrogating data. Thus a request of this language generates a detailed visual exploration of the data in parallel with calculations of contributions and importances of effects (analysis of variance is here used as a post-factorial method). This strategy is used here not only for data exploration but also as a tool for comparing methods

La technologie de numérisation des données manuscrites a atteint son essor après l’invention du stylo numérique. Les recherches se sont concentrées alors sur le développement des applications IHM qui facilitent la manipulation des données encre numérique. Dans un contexte de recherche, la technologie du papier et stylo numériques s’avère utile pour la collecte des données expérimentales dans différents domaines. Notre but est de fournir une aide pour le traitement et la visualisation des données, notamment les données temps, recueillies avec un stylo numérique dans deux cas d’usage en sciences de l’éducation à savoir les tests d’évaluation et la prise de notes d’observation. Notre démarche consiste à étudier ces cas d’usage en terme de besoin dans quatre expériences concrètes et à développer, en participation avec l’utilisateur, des prototypes de système de traitement et de visualisation des données. Dans le but de concevoir un modèle général de tel système, nous avons analysé l’interface d’utilisation des prototypes en terme de fonctionnalités, de visualisation et d’interaction. Notre modèle décrit le processus de visualisation en mettant en œuvre trois types de tâches d’utilisateur à savoir les tâches d’analyses, les tâches de manipulation et les tâches d’interaction<br>Scanning technology for handwritten data has reached its momentum after the invention of the digital pen. Research work focused on the development of HMI applications that facilitate digital ink data manipulation. In a research context, digital pen and paper technology is useful for collecting experimental data in various fields. Our goal is to provide support for the processing and the visualization of time stamped data collected by a digital pen in two cases of use : on one hand, in the educational science field, and especially for assessment tests and, on another hand, for taking observation notes. Our approach is to study these cases of use through four concrete experiences and to develop, with the participation of the user, prototypes for a system that aid to process and to visualize collected data. In order to abstract a general model of such a system, we analyzed prototypes user interfaces in terms of functionality, visualization and interaction. Our model describes the visualization process by implementing three types of user tasks namely analytic tasks, handling tasks and interaction tasks

Notre propos est ici d'observer les représentations graphiques et verbales d'une mélodie en tant que manifestations de leur représentation mentale : ces représentations sont utilisées comme autant d'outils nous permettant d'y déceler les indices d'un processus cognitif. L'apprentissage de la notation mélodique est étudié dans deux situations éducatives différentes : au sein de l'enseignement musical général et dans une école de musique. Chez les enfants non musiciens, le métalangage s'inscrit comme complément des représentations graphiques spontanées d'une pièce musicale brève. Nous caractérisons son degré d'inscription dans la temporalité. Chez les enfants musiciens, le métalangage est considéré comme un médiateur permettant la résolution plus aisée des tâches liées à l'apprentissage musical. Nous développons l'idée que l'existence d'une attitude réflexive, au sein d'un processus cognitif qui prend appui sur sa représentation verbale (métalangage), permet d'améliorer la réussite de la tâche de notation musicale, facilitant ainsi le passage d'un premier mode de la connaissance musicale, celui de l'exécution vocale, à celui de la représentation graphique<br>Our purpose is here to observe the verbal &amp; graphical representations of a melody as the image of its mental representation: verbal &amp; graphical representations of the melody are considered here as tools enabling us to detect the evidence of a cognitive process. The teaching of the melody notation is studied in two different educational situations: within general musical teaching and in a music school. With not-musicians children, meta-language should be considered as a complement of the spontaneous graphical expressions that emerge following a short musical piece. We will characterize the degree of inscription in temporality of these spontaneous graphical expressions. With children of music schools, such a meta-language is considered as a mediator allowing an easier resolution of the tasks required by musical teaching. We therefore develop the idea that the existence of such a mental representation of the melody, which takes support on a verbal representation (meta-language), improves the efficiency of the teaching of musical notation. This process facilitates the transition of a primary mode of musical knowledge, (vocal execution) to a graphical representation of the music

Motivé par la mise en évidence des relations entre l'expression de gènes et d'autres variables biologiques, notre travail consiste à présenter et développer une méthodologie répondant à ce problème. Parmi les méthodes statistiques abordant ce sujet, l'Analyse Canonique (AC) semblait bien appropriée, mais la haute dimensionalité est actuellement l'un des obstacles majeurs pour les techniques statistiques d'analyse de données issues de biopuces. Naturellement l'axe de ce travail a été la recherche de solutions tenant compte de cet aspect crucial dans la mise en oeuvre de l'AC. Parmi les approches envisagées pour contourner ce problème, nous nous sommes intéressés à des méthodes de régularisation. Ainsi, la méthode développée ici, appelée Analyse Canonique Régularisée (ACR), est basée sur le principe de régularisation ridge introduit initialement en régression linéaire multiple. L'ACR nécessitant le choix de deux paramètres de réglage pour sa mise en oeuvre, nous avons proposé la méthode de validation croisée par sous-groupes pour traiter ce problème. Nous avons présenté en détail des applications de l'ACR à des données fortement multidimensionnelles provenant d'études génomiques ainsi qu'à des données provenant d'autres domaines. Sur ce point on s'est intéressé à une visualisation des données aidant à l'interprétation des résultats obtenus. À cet effet, nous avons proposé un certaine nombre de méthodes graphiques : représentations des variables (graphiques des corrélations), représentations des individus ainsi que des représentations alternatives comme les graphiques de réseaux et les cartes de double classification (heatmaps). Pour la mise en oeuvre de l'AC, nous avons développé le package CCA (disponible en ligne sur le site cran. R-project. Org). Ce package permet le traitement de données avec plus de variables que d'unités expérimentales par l'ACR, la manipulation des valeurs manquantes et la réalisation des graphiques aidant à l'interprétation des résultats. .<br>Motivated by the study of relationships between gene expressions and other biological variables, our work consists in presenting and developing a methodology answering this problem. Among the statistical methods treating this subject, Canonical Analysis (CA) seemed well adapted, but the high dimension is at present one of the major obstacles for the statistical techniques of analysis data coming from microarrays. Typically the axis of this work was the research of solutions taking into account this crucial aspect in the implementation of the CA. Among the approaches considered to handle this problem, we were interested in the methods of regularization. The method developed here, called Regularised Canonical Analysis (RCA), is based on the principle of ridge regularization initially introduced in multiple linear regression. RCA needing the choice of two parameters of regulation for its implementation, we proposed the method of M-fold cross-validation to handle this problem. We presented in detail RCA applications to high multidimensional data coming from genomic studies as well as to data coming from other domains. Among other we were interested in a visualization of the data in order to facilitate the interpretation of the results. For that purpose, we proposed some graphical methods: representations of variables (correlations graphs), representations of individuals as well as alternative representations as networks and heatmaps. .

Par ses implications cognitives et pragmatiques, la représentation graphique constitue un outil privilégié du projet architectural et urbain par lequel se manifestent et opèrent les manières de faire. Partant de cette hypothèse méthodologique, cette recherche tente de mieux définir le renouvellement des modes de production et de pensée de l'éclairage urbain à travers l'étude des usages de la représentation graphique chez les concepteurs lumière, principaux acteurs de ce renouveau issus de milieux professionnels divers. Trois types de sources sont utilisés : observation du travail d'agence, entretiens semi-directifs et surtout corpus graphique extrait de vingt projets (mises en lumière urbaines, plans lumière), analysé sur un mode monographique puis typologique. Les entretiens révèlent une démarche commune de type scénographique ainsi que l'importance du mouvement d'acculturation à la maîtrise d'oeuvre traditionnelle par lequel se construit la nouvelle profession de concepteur lumière. La production graphique des concepteurs lumière reflète largement ces caractéristiques, tirant sa spécificité d'un processus d'hybridation entre les formes graphiques de l'éclairagisme technique et celles du projet architectural et urbain, comme le montre l'analyse typologique du corpus. Plus largement, l'analyse graphique met en évidence le caractère actuel (Cauquelin, 1992), c'est-à-dire à la fois traditionnel et contemporain, des pratiques des concepteurs lumière. Cette actualité, questionnant les modes d'appréhension courant du projet architectural et urbain, a ainsi trait : - à leur champ de compétence et d'intervention, ni tout à fait technique ni tout à fait artistique, témoignant en outre d'une hybridation entre disciplines ; - sur le plan graphique, à leur usage de techniques mixtes et au brouillage de la frontière entre conception et communication ; - sur le plan esthétique, au mélange entre retour aux origines de la scénographie et création de dispositifs spatio-lumineux inédits.

L’utilisation à grande échelle de UML dans l’industrie informatique est en train d’en faire une norme incontournable pour toute activité de modélisation conceptuelle requise par l’informatisation de systèmes d’information. Toutefois, UML a ses limites. En effet, l’expression de contraintes sémantiques se fait par OCL (Object Constraint Language), un langage basé sur la logique des prédicats du premier ordre. Les avantages d’avoir un formalisme formel, simple et graphique se perdent donc lorsque les contraintes associées au domaine doivent être décrites soit sous une forme textuelle, soit en logique des prédicats du 1er ordre. La méthodologie envisagée consiste donc en l’élaboration d’un formalisme graphique d’expression de contrainte de telle sorte que les contraintes ainsi exprimées puissent être automatiquement transformées en OCL. Les contraintes OCL peuvent alors être vérifiées afin qu’elles soient toutes satisfaites et qu’elles évitent l’introduction d'incohérence dans les données. Dans ce cas, le modélisateur pourra en être averti et pourra ajuster le modèle ou valider l’acquisition de données. Éventuellement, nous visons à ce que ces contraintes puissent s'assurer que la génération du code en tienne compte, d’où leur possible intégration à un outil de modélisation et de génération de code (outil CASE).