Dissertations / Theses on the topic 'Applied learning'
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Mauricio, Palacio Sebastián. "Machine-Learning Applied Methods." Doctoral thesis, Universitat de Barcelona, 2020. http://hdl.handle.net/10803/669286.
Full textGalimberti, Jaqueson Kingeski. "Adaptive learning for applied macroeconomics." Thesis, University of Manchester, 2013. https://www.research.manchester.ac.uk/portal/en/theses/adaptive-learning-for-applied-macroeconomics(cde517d7-d552-4a53-a442-c584262c3a8f).html.
Full textSerafini, Sara. "Machine Learning applied to OCR tasks." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019.
Find full textMohd, Nawi Abdullah. "Applied Drama in English Language Learning." Thesis, University of Canterbury. School of Literacies and Arts in Education, 2014. http://hdl.handle.net/10092/9584.
Full textDrake, Adam C. "Practical Improvements in Applied Spectral Learning." BYU ScholarsArchive, 2010. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/2546.
Full textDomeniconi, Federico. "Deep Learning Techniques applied to Photometric Stereo." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/20031/.
Full textWeintraub, Ben Julian. "Learning control applied to a model helicopter." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1994. http://hdl.handle.net/1721.1/49921.
Full textIdowu, Samuel O. "Applied Machine Learning in District Heating System." Licentiate thesis, Luleå tekniska universitet, Datavetenskap, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-68486.
Full textMartin, del Campo Barraza Sergio. "Unsupervised feature learning applied to condition monitoring." Doctoral thesis, Luleå tekniska universitet, Institutionen för system- och rymdteknik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-63113.
Full textWang, Shihai. "Boosting learning applied to facial expression recognition." Thesis, University of Manchester, 2009. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.511940.
Full textFinnman, Peter, and Max Winberg. "Deep reinforcement learning compared with Q-table learning applied to backgammon." Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-186545.
Full textAmar, Gilad. "Deep learning for supernovae detection." Master's thesis, University of Cape Town, 2017. http://hdl.handle.net/11427/27090.
Full textGoldenberg, David. "Adaptive learning and cryptography." W&M ScholarWorks, 2010. https://scholarworks.wm.edu/etd/1539623564.
Full textDu, Buisson Lise. "Machine learning in astronomy." Master's thesis, University of Cape Town, 2015. http://hdl.handle.net/11427/15502.
Full textChan, Cho-kui, and 陳祖鉅. "Collaborative learning on Internet: learning applied mathematics through newsgroup on the net." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 1998. http://hub.hku.hk/bib/B31959957.
Full textChan, Cho-kui. "Collaborative learning on Internet : learning applied mathematics through newsgroup on the net /." Hong Kong : University of Hong Kong, 1998. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record.jsp?B20057428.
Full textYang, Lili. "Machine learning methodologies applied to fire risk management." Thesis, University of Derby, 2004. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.407044.
Full textTummala, Akhil. "Self-learning algorithms applied in Continuous Integration system." Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för datalogi och datorsystemteknik, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-16675.
Full textShukla, Manu. "Algorithmic Distribution of Applied Learning on Big Data." Diss., Virginia Tech, 2020. http://hdl.handle.net/10919/100603.
Full textDoctor of Philosophy
Distribution of Machine Learning and Graph algorithms is commonly performed by modeling the core algorithm in the same way as the sequential technique except implemented on distributed framework. This approach is satisfactory in very few cases, such as depth-first search and subgraph enumerations in graphs, k nearest neighbors, and few additional common methods. These techniques focus on stitching the results from smaller data or compute chunks as the best possible way to have the outcome as close to the sequential results on entire data as possible. This approach is not feasible in numerous kernel, matrix, optimization, graph, and other techniques where the algorithm needs to perform exhaustive computations on all the data during execution. In this work, we propose key-value pair based distribution techniques that are exhaustive and widely applicable to statistical machine learning algorithms along with matrix, graph, and time series based operations. The crucial difference with previously proposed techniques is that all operations are modeled as key-value pair based fine or coarse-grained steps. This allows flexibility in distribution with no compounding error in each step. The distribution is applicable not only in robust disk-based frameworks but also in in-memory based systems without significant changes. Key-value pair based techniques also provide the ability to generate the same result as sequential techniques with no edge or overlap effects in structures such as graphs or matrices to resolve.
Lamb, Darren Hayes. "Project based learning in an applied construction curriculum." CSUSB ScholarWorks, 2003. https://scholarworks.lib.csusb.edu/etd-project/2188.
Full textAdebonojo, Leslie G., and F. R. Jelovsek. "Learning Principles as Applied to Computer-Assisted Instruction." Digital Commons @ East Tennessee State University, 1993. https://dc.etsu.edu/etsu-works/6312.
Full textKim, Beomjoon. "Efficient imitation learning and inverse reinforcement learning with application to navigation in human environments." Thesis, McGill University, 2014. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=121555.
Full textUne compétence essentielle au bon fonctionnement des robots mobiles est la capacité à naviguer efficacement dans leur environnement. Ainsi, pour les robots sociaux ou d'assistance, il est essentiel de pouvoir naviguer parmi des foules humaines. Les critres de performance typiques, tels qu'atteindre un endroit ciblé par le chemin le plus court, ne sont pas appropriés dans de tels environnements, où il est plutôt important de se déplacer d'une manire socialement adaptée en respectant, par exemple, les zones de confort des piétons. Cette thèse examine un système d'apprentissage par démonstration ayant pour but de résoudre le problème de planification de trajectoire adaptée à un environment humain. L'apprentissage par démonstration est un cadre pratique permettant l'acquisition de controlleurs complexes en utilisant des trajectoires de démonstration provenant d'un expert. Nous proposons deux approches basées sur l'apprentissage par démonstration. La première approche est basée sur l'apprentissage par renforcement inverse, dans lequel nous représentons de façon compacte les comportements de planification de trajectoire socialement adaptative en fonction des cots appris. La deuxième approche est fondée sur l'apprentissage par imitation, où nous utilisons l'apprentissage supervisé pour aquérir ces comportements, et fournissons subséquemment des garanties théoriques sur sa performance. Nous évaluons notre approche en la déployant sur un véritable fauteuil roulant robotisé dans différents scénarios et la comparons à des trajectoires humaines.
Zhang, Bo. "Machine Learning on Statistical Manifold." Scholarship @ Claremont, 2017. http://scholarship.claremont.edu/hmc_theses/110.
Full textJones, Piet. "Structure learning of gene interaction networks." Thesis, Stellenbosch : Stellenbosch University, 2014. http://hdl.handle.net/10019.1/86650.
Full textENGLISH ABSTRACT: There is an ever increasing wealth of information that is being generated regarding biological systems, in particular information on the interactions and dependencies of genes and their regulatory process. It is thus important to be able to attach functional understanding to this wealth of information. Mathematics can potentially provide the tools needed to generate the necessary abstractions to model the complex system of gene interaction. Here the problem of uncovering gene interactions is cast in several contexts, namely uncovering gene interaction patterns using statistical dependence, cooccurrence as well as feature enrichment. Several techniques have been proposed in the past to solve these, with various levels of success. Techniques have ranged from supervised learning, clustering analysis, boolean networks to dynamical Bayesian models and complex system of di erential equations. These models attempt to navigate a high dimensional space with challenging degrees of freedom. In this work a number of approaches are applied to hypothesize a gene interaction network structure. Three di erent models are applied to real biological data to generate hypotheses on putative biological interactions. A cluster-based analysis combined with a feature enrichment detection is initially applied to a Vitis vinifera dataset, in a targetted analysis. This model bridges a disjointed set of putatively co-expressed genes based on signi cantly associated features, or experimental conditions. We then apply a cross-cluster Markov Blanket based model, on a Saccharomyces cerevisiae dataset. Here the disjointed clusters are bridged by estimating statistical dependence relationship across clusters, in an un-targetted approach. The nal model applied to the same Saccharomyces cerevisiae dataset is a non-parametric Bayesian method that detects probeset co-occurrence given a local background and inferring gene interaction based on the topological network structure resulting from gene co-occurance. In each case we gather evidence to support the biological relevance of these hypothesized interactions by investigating their relation to currently established biological knowledge. The various methods applied here appear to capture di erent aspects of gene interaction, in the datasets we applied them to. The targetted approach appears to putatively infer gene interactions based on functional similarities. The cross-cluster-analysis-based methods, appear to capture interactions within pathways. The probabilistic-co-occurrence-based method appears to generate modules of functionally related genes that are connected to potentially explain the underlying experimental dynamics.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Daar is 'n toenemende rykdom van inligting wat gegenereer word met betrekking tot biologiese stelsels, veral inligting oor die interaksies en afhanklikheidsverhoudinge van gene asook hul regulatoriese prosesse. Dit is dus belangrik om in staat te wees om funksionele begrip te kan heg aan hierdie rykdom van inligting. Wiskunde kan moontlik die gereedskap verskaf en die nodige abstraksies bied om die komplekse sisteem van gene interaksies te modelleer. Hier is die probleem met die beraming van die interaksies tussen gene benader uit verskeie kontekste uit, soos die ontdekking van patrone in gene interaksie met behulp van statistiese afhanklikheid , mede-voorkoms asook funksie verryking. Verskeie tegnieke is in die verlede voorgestel om hierdie probleem te benader, met verskillende vlakke van sukses. Tegnieke het gewissel van toesig leer , die groepering analise, boolean netwerke, dinamiese Bayesian modelle en 'n komplekse stelsel van di erensiaalvergelykings. Hierdie modelle poog om 'n hoë dimensionele ruimte te navigeer met uitdagende grade van vryheid. In hierdie werk word 'n aantal benaderings toegepas om 'n genetiese interaksie netwerk struktuur voor te stel. Drie verskillende modelle word toegepas op werklike biologiese data met die doel om hipoteses oor vermeende biologiese interaksies te genereer. 'n Geteikende groeperings gebaseerde analise gekombineer met die opsporing van verrykte kenmerke is aanvanklik toegepas op 'n Vitis vinifera datastel. Hierdie model verbind disjunkte groepe van vermeende mede-uitgedrukte gene wat gebaseer is op beduidende verrykte kenmerke, hier eksperimentele toestande . Ons pas dan 'n tussen groepering Markov Kombers model toe, op 'n Saccharomyces cerevisiae datastel. Hier is die disjunkte groeperings ge-oorbrug deur die beraming van statistiese afhanklikheid verhoudings tussen die elemente in die afsondelike groeperings. Die nale model was ons toepas op dieselfde Saccharomyces cerevisiae datastel is 'n nie- parametriese Bayes metode wat probe stelle van mede-voorkommende gene ontdek, gegee 'n plaaslike agtergrond. Die gene interaksie is beraam op grond van die topologie van die netwerk struktuur veroorsaak deur die gesamentlike voorkoms gene. In elk van die voorgenome gevalle word ons hipotese vermoedelik ondersteun deur die beraamde gene interaksies in terme van huidige biologiese kennis na te vors. Die verskillende metodes wat hier toegepas is, modelleer verskillende aspekte van die interaksies tussen gene met betrekking tot die datastelle wat ons ondersoek het. In die geteikende benadering blyk dit asof ons vermeemde interaksies beraam gebaseer op die ooreenkoms van biologiese funksies. Waar die a eide gene interaksies moontlik gebaseer kan wees op funksionele ooreenkomste tussen die verskeie gene. In die analise gebaseer op die tussen modelering van gene groepe, blyk dit asof die verhouding van gene in bekende biologiese substelsels gemodelleer word. Dit blyk of die model gebaseer op die gesamentlike voorkoms van gene die verband tussen groepe van funksionele verbonde gene modelleer om die onderliggende dinamiese eienskappe van die experiment te verduidelik.
Roots, Lindsey. "Learning to trust : experimental evidence of social learning in a real-world social network of player A's in a trust game." Master's thesis, University of Cape Town, 2013. http://hdl.handle.net/11427/5704.
Full textAbou-Moustafa, Karim. "Metric learning revisited: new approaches for supervised and unsupervised metric learning with analysis and algorithms." Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=106370.
Full textDans cette thèse, je propose deux algorithmes pour l'apprentissage de la métrique dX; le premier pour l'apprentissage supervisé, et le deuxième pour l'apprentissage non-supervisé, ainsi que pour l'apprentissage supervisé et semi-supervisé. En particulier, je propose des algorithmes qui prennent en considération la structure et la géométrie de X d'une part, et les caractéristiques des ensembles de données du monde réel d'autre part. Cependant, si on cherche également la réduction de dimension, donc sous certaines hypothèses légères sur la topologie de X, et en même temps basé sur des informations disponibles a priori, on peut apprendre une intégration de X dans un espace Euclidien de petite dimension Rp0 p0 << p, où la distance Euclidienne révèle mieux les ressemblances entre les éléments de X et leurs groupements (clusters). Alors, comme un sous-produit, on obtient simultanément une réduction de dimension et un apprentissage métrique. Pour l'apprentissage supervisé, je propose PARDA, ou Pareto discriminant analysis, pour la discriminante réduction linéaire de dimension. PARDA est basé sur le mécanisme d'optimisation à multi-objectifs; optimisant simultanément plusieurs fonctions objectives, éventuellement des fonctions contradictoires. Cela permet à PARDA de s'adapter à la topologie de classe dans un espace dimensionnel plus petit, et naturellement gère le problème de masquage de classe associé au discriminant Fisher dans le cadre d'analyse de problèmes à multi-classes. En conséquence, PARDA permet des meilleurs résultats de classification par rapport aux techniques modernes de réduction discriminante de dimension. Pour l'apprentissage non-supervisés, je propose un cadre algorithmique, noté par ??, qui encapsule les algorithmes spectraux d'apprentissage formant an algorithme d'apprentissage de métrique. Le cadre ?? capture la structure locale et la densité locale d'information de chaque point dans un ensemble de données, et donc il porte toutes les informations sur la densité d'échantillon différente dans l'espace d'entrée. La structure de ?? induit deux métriques de distance pour ses éléments: la métrique Bhattacharyya-Riemann dBR et la métrique Jeffreys-Riemann dJR. Les deux mesures réorganisent la proximité entre les points de X basé sur la structure locale et la densité autour de chaque point. En conséquence, lorsqu'on combine l'espace métrique (??, dBR) ou (??, dJR) avec les algorithmes de "spectral clustering" et "Euclidean embedding", ils donnent des améliorations significatives dans les précisions de regroupement et les taux d'erreur pour une grande variété de tâches de clustering et de classification.
Meyer, Imke. "Instrumental conditioning and learning in Poroderma Pantherinum." Master's thesis, University of Cape Town, 2017. http://hdl.handle.net/11427/24515.
Full textBlake, Damien, and mikewood@deakin edu au. "From risk to relationship: Redefining pedagogy through applied learning reform." Deakin University. School of Social and Cultural Studies in Education, 2004. http://tux.lib.deakin.edu.au./adt-VDU/public/adt-VDU20060517.150434.
Full textFaulkner, Ryan. "Dyna learning with deep belief networks." Thesis, McGill University, 2011. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=97177.
Full textL'objectif de l'apprentissage par renforcement est de choisir de bonnes actions dansun environnement où les informations sont fournies par une récompense numérique, etl'état actuel (données sensorielles) est supposé être disponible à chaque pas de temps. Lanotion de "correct" est définie comme étant la maximisation des rendements attendus cumulatifsdans le temps. Il est parfois utile de construire des modèles de l'environnementpour aider à résoudre le problème. Nous étudions l'apprentissage par renforcement destyleDyna, une approche performante dans les situations où les données réelles disponiblesne sont pas nombreuses. L'idée principale est de compléter les trajectoires réelles aveccelles simulées échantillonnées partir d'un modèle appri de l'environnement. Toutefois,dans les domaines à plusieurs états, le problème de l'apprentissage d'un bon modèlegénératif de l'environnement est jusqu'à présent resté ouvert. Nous proposons d'utiliserles réseaux profonds de croyance pour apprendre un modèle de l'environnement. Lesréseaux de croyance profonds (Hinton, 2006) sont des modèles génératifs qui sont efficaces pourl'apprentissage des relations de dépendance temporelle parmi des données complexes. Ila été démontré que de tels modèles peuvent être appris dans un laps de temps raisonnablequand ils sont construits en utilisant des modèles de l'énergie. Nous présentons notre algorithmepour l'utilisation des réseaux de croyance profonds en tant que modèle génératifpour simuler l'environnement dans l'architecture Dyna, ainsi que des résultats empiriquesprometteurs.
Agrawal, Punit. "Program navigation analysis using machine learning." Thesis, McGill University, 2009. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=32599.
Full textLes d\'eveloppeurs de logiciels investissent une grande partie de leur temps \`a explorer le code source pour trouver des \'el\'ements du code reli\'es \`a leurs t\^aches, et aussi pour mieux comprendre le contexte de leur t\^ache. Le contexte de leur t\^ache n'est g\'en\'eralement pas enregistr\'ee \`a la fin de leur s\'eance d'exploration de code et est oubli\'e au fil du temps. De m\^eme, il n'est pas possible de partager le contexte de leur t\^ache avec d'autres d\'eveloppeurs travaillant sur des t\^aches reli\'ees. Les solutions propos\'ees pour enregistrer automatiquement le r\'esum\'e de leur exploration du code souffrent de limitations m\'ethodologiques li\'ees aux techniques et aux sources de donn\'ees utilis\'ees pour g\'en\'erer le r\'esum\'e, ainsi qu'\`a la granularit\'e \`a laquelle il est g\'en\'er\'e. Pour surmonter ces limitations, nous \'etudions l'emploi de techniques d'apprentissage machine, en particulier l'arbre de d\'ecision d'apprentissage, pour pr\'evoir automatiquement le contexte de la t\^ache \`a partir des transcriptes de navigation d'une session d'exploration de code du d\'eveloppeur. Nous avons effectu\'e une \'etude de cas afin de recueillir des transcriptions de navigation g\'en\'er\'es par des d\'eveloppeurs lors de l'exploration du code source. Nous avons utilis\'e les donn\'ees de cette \'etude pour tester les classifications de l'arbre de d\'ecision. Nous avons compar\'e l'algorithme \`a arbre \`a d\'ecision avec deux approches existantes, et avons d\'emontr\'e que cette nouvelle approche se compare favorablement dans la plupart des cas. Additionnellement, nous avons d\'evelopp\'e un plug-in Eclipse qui g\'en\`ere automatiquement un
Bordianu, Gheorghita. "Learning influence probabilities in social networks." Thesis, McGill University, 2013. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=114597.
Full textL'analyse des réseaux sociaux est un domaine d'études interdisciplinaires qui comprend des applications en biologie, épidémiologie, marketing et même politique. La maximisation de l'influence représente un problème où l'on doit trouver l'ensemble des noeuds de semence dans un processus de diffusion de l'information qui en même temps garantit le maximum de propagation de son influence dans un réseau social avec une structure connue. La plupart des approches à ce genre de problème font appel à deux hypothèses. Premièrement, la structure générale du réseau social est connue. Deuxièmement, les probabilités des influences entre deux noeuds sont connues à l'avance, fait qui n'est d'ailleurs pas valide dans des circonstances pratiques. Dans cette thèse, on propose un procédé différent visant la problème de l'apprentissage de ces probabilités d'influence à partir des données passées, en utilisant seulement la structure locale du réseau social. Le procédé se base sur l'apprentissage automatique sans surveillance et il est relié à une forme de regroupement hiérarchique, ce qui nous permet de faire la distinction entre les noeuds influenceurs et les noeuds influencés. Finalement, on fournit des résultats empiriques en utilisant des données réelles extraites du réseau social Facebook.
Skubch, Hendrik. "Hierarchical strategy learning for FLUX agents : an applied technique /." Saarbrücken : VDM Verlag Dr. Müller, 2007. http://deposit.d-nb.de/cgi-bin/dokserv?id=3057454&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm.
Full textPagés, Sara Elizabeth. "Applied Securities Analysis: A Look Inside the Learning Process." Thesis, The University of Arizona, 2011. http://hdl.handle.net/10150/144933.
Full textAndersson, Carl. "Deep learning applied to system identification : A probabilistic approach." Licentiate thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för systemteknik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-397563.
Full textAllberg, Petrus. "Applied machine learning in the logistics sector : A comparative analysis of supervised learning algorithms." Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för programvaruteknik, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-16656.
Full textDuala-Ekoko, Ekwa. "Using structural relationships to facilitate API learning." Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=107667.
Full textLes interfaces de programmation (API) permettent aux développeurs de réutiliser du code, des bibliothèques, des cadres d'application ou des services sans avoir à réimplémenter des fonctionnalités importantes à partir de zéro. Les avantages de la réutilisation de code source ou de services par des APIs ont encouragé l'adoption des APIs comme composant essentiel des logiciels modernes. Cependant, pour tirer parti des avantages des APIs, les développeurs doivent fréquemment apprendre à utiliser des APIs inconnus, un processus rendu difficile par la taille grandissante des APIs et par l'augmentation du nombre d'APIs avec lesquels les développeurs doivent travailler. Dans cette dissertation, nous avons étudié les défis que les développeurs rencontrent quand ils travaillent avec des APIs inconnus et nous avons conçu et implémenté de nouveaux outils de programmation pour aider les développeurs à apprendre comment utiliser ces APIs. Pour étudier les difficultés que les développeurs rencontrent lorsqu'ils apprennent à utiliser les APIs, nous avons conduit une étude dans laquelle 20 participants ont complété deux exercices de programmation enutilisant des APIs populaires. Par une analyse détaillée des bandes vidéo enregistrées lors des exercices et des commentaires émis par les participants, nous avons isolé vingt différent types de questions que les programmeurs ont posées lorsqu'ils apprenaient à utiliser les APIs. Nous avons aussi identifié cinq questions sur les 20 comme étant les plus difficiles à répondre par les programmeurs dans le contexte denotre étude. Notre analyse fournit des éléments probants qui expliquent la cause des difficultés observées.Pour faciliter l'apprentissage des APIs, nous avons conçu et évalué deux outils de programmation: API Explorer et Introspector. API Explorer est un outil qui a pour but de diminuer la difficulté que les développeursrencontrent quand les types ou les méthodes nécessaire à l'accomplissement d'une tâche dans une API ne sont pas accessibles à partir du type avec lequel le développeur travaille. API Explorer tire parti des relations structurelles entre les éléments d'une API pour recommander des méthodes pertinentes sur d'autres objets et pour identifier les types d'une API pertinents pour l'utilisation d'une méthode ou d'une classe. Introspector est un outil qui a pour but de réduire la difficulté à formuler des requêtes efficaces lorsque les développeurs cherchent des exemples de code reliés à l'accomplissement d'une tâche de programmation. Introspector combine les relations structurelles entre les types d'une API pour recommander les types qui devraient être utilisés ensemble avec un germe pour chercher des exemples de code pour une tâche particulière. Un développeur peut ainsi chercher des exemples de code dans deux référentiels en utilisant les types recommandés par Introspector. En retour, l'utilisateur recevra une liste d'exemples de code triée en fonction de leur pertinence avec leur tâche courante. Nous avons évalué API Explorer grâce à une étude avec des utilisateurs et nous avons évalué quantitativement Introspector en analysant les résultats de dix tâches effectuées avec six APIs différents. Les résultats de notre évaluation suggèrent que les outils de programmation que nous proposons offrent un support efficace pour les programmeurs désirant apprendre à utiliser une API.
Dagenais, Barthélémy. "Analysis and recommendations for developer learning resources." Thesis, McGill University, 2012. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=110512.
Full textLa documentation pour les développeurs aide ces derniers à apprendre à utiliser des bibliothèques de fonctions et des cadres d'applications. Pourtant, créer et maintenir cette documentation requiert des efforts et des ressources considérables. Les contributeurs qui travaillent sur la documentation pour les développeurs doivent tenir compte de l'évolution du code et des besoins potentiels des utilisateurs de la documentation. Même s'ils sont reliés, la documentation, le code et les besoins des utilisateurs ne sont pas toujours synchronisés: par exemple, les nouvelles fonctionnalités ajoutées au code ne sont pas toujours documentées et la documentation n'apporte pas nécessairement de réponse aux questions posées à répétition sur des forums de discussion. Notre thèse est qu'en étudiant comment les relations entre la documentation, le code, et les besoins des utilisateurs sont crées et maintenues, nous pouvons identifier des possibilités d'améliorations à la documentation et automatiquement recommander certaines de ces améliorations aux contributeurs de documentation. Dans cette dissertation, nous avons (1) étudié la perspective des contributeurs de documentation en interviewant des contributeurs de projets en code source libre, (2) développé une technique qui génère automatique un modèle de la documentation, du code, et des questions des utilisateurs, (3) développé une technique qui recouvre les liens de traçabilité entre les ressources d'apprentissage et le code, (4) examiné des stratégies pour inférer des structures abstraites de documentation à partir des liens de traçabilité et (5) développé un système de recommandation qui utilise les liens de traçabilités et les structures abstraites de documentation pour suggérer des changements adaptatifs quand le code sous-jacent évolue.
Giguère, Philippe. "Unsupervised learning for mobile robot terrain classification." Thesis, McGill University, 2010. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=95062.
Full textAu travers de cette thèse, nous examinons la problématique entourant la perception des différences entre divers terrains, pour un robot mobile autonome. L'application visée par les résultats de nos recherches est l'identification des types de terrains. Cette identification, faite de manière robuste, permet d'augmenter les capacités de systèmes mobiles, tant au niveau de la locomotion que de la navigation. Par exemple, un robot amphibie à pattes qui aurait apprit à distinguer le sable et la mer pourra choisir de lui-même la démarche appropriée : marcher sur le sable, et nager dans l'eau. Cette même information sur le type de terrain peut aussi être utile pour guider un robot, lui permettant d'éviter des types de terrains spécifiques. Nous abordons la problématique d'identification des terrains autour de deux axes principaux: un problème de capture d'information (sensoriel), et un problème d'apprentissage. Dans le problème de la capture d'information, la question traitée est celle d'extraire l'information pertinente à l'identification du type de sol à partir de capteurs sur un robot, ou à l'aide d'une sonde tactile. En particulier, nous démontrons qu'en combinant l'information provenant d'une centrale inertielle avec celle provenant des actionneurs d'un robot à pattes, il est possible d'identifier certains types de sols. De plus, nous présentons une nouvelle sonde tactile possédant des caractéristiques améliorant la capture d'informations relatives aux terrains. Pour le problème de l'apprentissage, nous analysons comment il est possible d'exploiter les continuités spatiales et temporelles afin de séparer des séries temporelles ou des images en leurs classes constituantes (clustering). Nous présentons un nouvel algorithme de clustering basé sur ce principe. En combinant l'approche sensorielle et ce nouvel algorithme, nous obtenons une architecture permettant l'apprentissage, de façon autonome, des terrains. Cette approche est
Dinculescu, Monica. "Learning approximate representations of partially observable systems." Thesis, McGill University, 2010. http://digitool.Library.McGill.CA:8881/R/?func=dbin-jump-full&object_id=92257.
Full textZhang, Yue. "Sparsity in Image Processing and Machine Learning: Modeling, Computation and Theory." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1523017795312546.
Full textHeine, Matthew Alan. "A constrained optimization model for partitioning students into cooperative learning groups." Thesis, Colorado State University, 2016. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=10138918.
Full textThe problem of the constrained partitioning of a set using quantitative relationships amongst the elements is considered. An approach based on constrained integer programming is proposed that permits a group objective function to be optimized subject to group quality constraints. A motivation for this problem is the partitioning of students, e.g., in middle school, into groups that target educational objectives. The method is compared to another grouping algorithm in the literature on a data set collected in the Poudre School District.
Easdown, Alison. "Improving numerical properties of learning algorithms for neural networks." Thesis, University of Brighton, 1997. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.363854.
Full textModarres, Najafabadi Sayed Reza. "Prediction of stock market indices using machine learning." Thesis, McGill University, 2009. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=40795.
Full textLa prediction des series de donnees economiques est un probleme tres important, mais les donnees disponiblessont tres aleatoires. Dans cette these, nous expliquons l'utilisation des statistiques et des methodes d'apprentissage automatique en vue de prevoir la valuer prochaine du S&P/TSX60. Nous utilisons deux methodes: la regression lineaire et les machines a vecteur de support pour la regression, une methode d'apprentissagemoderne, qui est tres robuste. Les resultats sont mitiges, illustrant la difficulte du probleme. Nous discutons l'utilite des differents types de donnees et le pre-traitement necessaire pour cette tache.}
Wang, Jun. "Optimizing the time warp protocol with learning techniques." Thesis, McGill University, 2010. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=92203.
Full textIn this thesis, as an alternative approach, we present a number of model-free direct-search algorithms based on techniques from system control, machine learning, and evolutionary computing, namely, learning automata, reinforcement learning, and genetic algorithms. What these methods have in common is the notion of learning. Unlike the traditional methods used in Time Warp optimization, these learning methods treat the Time Warp simulator as a black box. They start with a set of candidate solutions for the optimization parameter and try to find the best solution through a trial-and-error process: learning automata give a better solution a higher probability to be tried; reinforcement learning keeps a value for each candidate that reflects the candidate's quality; genetic algorithms have a dynamic set of candidates and improves the quality of the set by mimicking the evolutionary process. We describe how some optimization problems in Time Warp can be transformed into a search problem, and how the learning methods can be utilized to directly search for the optimal value for the system control parameter. Compared with the analytical model-based approach, these methods are more generic in nature. Since the search is based on actual run-time performance of different values for the control parameter, the learning methods also better reflect the simulation reality.
L'histoire du protocole Time Warp, l'un des protocoles de synchronisation le plus couramment utilise en matiere de simulation parallele et distribue, a ete une histoire de optimisations. Habituellement, la problemes d'optimisation sont resolus par creer un modele analytique pour le systeme de simulation par une analyse minutieuse de la comportement de Time Warp. Le modele est exprime comme une fonction de la forme ferme entre les variables d'etat du systeme et un parametre de controle. Au moment de l'execution, les variables d'etat du systeme sont mesures et servent ensuite à calculer la valeur du parametre de controle. Cette approche rend la qualite de l'optimisation dépend fortement sur la maniere de pres le modele reflete reellement la realite de simulation. En raison de la simplications qui sont necessaires de faire dans le courant de creer de tels modeles, il n'est pas certain que les strategies de controle sont optimale. En outre, les modeles bases sur une application specifique ne peut etre facilement adopte pour d'autres applications.
Dans cette these, comme une approche alternative, nous presentons un certain nombre de algorithmes de direct recherche sans modeles base sur des techniques de controle du systeme, l'apprentissage automatique et evolutive l'informatique, a savoir, l'apprentissage des automates, apprentissage par renforcement, et genetique algorithmes. Ce que ces methodes ont en commun est la notion d'apprentissage. Contrairement aux methodes traditionnelles utilisees dans d'optimisation de Time Warp, ces apprentissages méthodes traitent le simulateur Time Warp comme une boite noire. Ils commencent par une ensemble de solutions candidates pour le parametre d'optimisation et essayer de trouver la meilleure solution grace a un essai-erreur de processus: l'apprentissage d'automates donner un meilleur solution d'une plus grande probabilite d'etre juge; apprentissage par renforcement garde un valeur pour chaque candidat qui reflete la qualite du candidat; genetiques algorithmes ont un ensemble dynamique de candidats et ameliore la qualite de la mis en imitant le processus evolutif. Nous decrivons comment certains probl`emes d'optimisation dans Time Warp peut etre transforme en un probleme de recherche, et comment les methodes d'apprentissage peut etre utilise pour directement recherche de la valeur optimale pour le parametre de controle du systeme. En comparaison avec le modele analytique approche, ces methodes sont plus generiques dans la nature. Comme la recherche est basee sur l'ecoulement des performances en temps reel des differents valeurs pour le parametre de controle, les methodes d'apprentissage aussi de mieux refleter la realite de la simulation.
Ross, Stéphane. "Model-based Bayesian reinforcement learning in complex domains." Thesis, McGill University, 2008. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=21960.
Full textL'apprentissage par renforcement a émergé comme une technique utile pour apprendre à accomplir une tâche de façon optimale à partir d'expérience dans les systèmes inconnus. L'un des problèmes majeurs de ces algorithmes d'apprentissage est comment balancer de façon optimale l'exploration du système, pour acquérir des connaissances, et l'exploitation des connaissances actuelles, pour compléter la tâche. L'apprentissage par renforcement bayésien avec modèle permet de résoudre ce problème de façon optimale en le formulant comme un problème de planification dans l'incertain. La complexité de telles méthodes a toutefois limité leur applicabilité à de petits domaines simples. Afin d'améliorer l'applicabilité de l'apprentissage par renforcement bayésian avec modèle, cette thèse presente plusieurs extensions de ces méthodes à des systèmes beaucoup plus complexes et réalistes, où le domaine est partiellement observable et/ou continu. Afin d'améliorer l'efficacité de l'apprentissage dans les gros systèmes, cette thèse inclue une autre extension qui permet d'apprendre automatiquement et d'exploiter la structure du système. Des algorithmes approximatifs sont proposés pour résoudre efficacement les problèmes d'inference et de planification résultants.
Guez, Arthur. "Adaptive control of epileptic seizures using reinforcement learning." Thesis, McGill University, 2010. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=95059.
Full textCette thèse présente une nouvelle méthodologie pour apprendre, de façon automatique, une stratégie optimale de neurostimulation pour le traitement de l'épilepsie. Le défi technique est de moduler automatiquement les paramètres de stimulation, en fonction de l'enregistrement de potentiel de champ observé, afin de minimiser la fréquence et la durée des crises d'épilepsie. Cette méthodologie fait appel à des techniques récentes développées dans le domaine de l'apprentissage machine, en particulier le paradigme d'apprentissage par renforcement, pour formaliser ce problème d'optimisation. Nous présentons un algorithme qui est capable d'apprendre une stratégie adaptative de neurostimulation, et ce directement à partir de données d'apprentissage, étiquetées, acquises depuis des tissus de cerveaux d'animaux. Nos résultats suggèrent que cette méthodologie peut être utiliser pour trouver, automatiquement, une stratégie de stimulation qui réduit efficacement l'indicence des crises d'épilepsie tout en minimisant le nombre de stimulations appliquées. Ce travail met en évidence le rôle crucial que les techniques modernes d'apprentissage machine peuvent jouer dans l'optimisation de stratégies de traitements pour des patients souffrant de maladies chroniques telle l'épilepsie.
Gendron-Bellemare, Marc. "Learning prediction and abstraction in partially observable models." Thesis, McGill University, 2007. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=18471.
Full textDepuis plusieurs déecennies, les modèeles de Markov forment l'une des bases de l'Intelligence Artificielle. Lorsque l'environnement modélisé n'est que partiellement observable, cepen- dant, ceux-ci demeurent insatisfaisants. Il est connu que la prise de décision optimale dans certains problèmes exige un historique infini. D'un autre côté, faire appel au con- cept d'état caché (tel qu'à travers l'utilisation de POMDPs) implique un coût computa- tionnel plus élevé. Afin de pallier à ce problème, je propose un modèle se servant une représentation concise de l'historique. Plutôt que de stocker un modèle parfait des prob- abilitités de transition, mon approche emploie d'une approximation linéaire des distribu- tions de probabilités. La méthode proposée est un compromis entre les modèles partielle- ment et complètement observables. Je traite aussi de la construction d'éléments en lien avec l'historique afin d'améliorer l'approximation linéaire. Des exemples restreints sont présentés afin de montrer qu'une approximation linéaire de certains modèles de Markov peut être atteinte. Des résultats empiriques au niveau de la construction d'éléments sont aussi présentés afin d'illustrer les bénéfices de mon approche.
Png, ShaoWei. "Bayesian reinforcement learning for POMDP-based dialogue systems." Thesis, McGill University, 2011. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=104830.
Full textLes systèmes de dialogues sont de plus en plus populaires depuis l'amélioration des technologies de reconnaissance vocale. Ces systèmes de dialogues peuvent être modélisés efficacement à l'aide des processus de décision markoviens partiellement observables (POMDP). Toutefois, les recherches antérieures supposent généralement une connaissance des paramètres du modèle. L'apprentissage par renforcement basée sur un modèle bayéesien, qui offre un cadre riche pour l'apprentissage et la planification simultanéee, peut éeliminer la néecessitée de cette supposition à cause de la grande complexitée du cadre, le déeveloppement de ces algorithmes pour les systèmes de dialogues complexes repréesente un déefi majeur. Dans ce document, nous déemontrons qu'en exploitant certaines propriéetées connues du système, comme les syméetries, et en utilisant un algorithme de planification approximatif en ligne, nous sommes capables d'appliquer les techniques d'apprentissage par renforcement bayéesien dans le cadre de sur plusieurs domaines de dialogues réealistes. Nous considéerons quelques domaines expéerimentaux. Le premier comprend des donnéees synthéetiques qui servent à illustrer plusieurs propriéetées de notre approche. Le deuxième est un gestionnaire de dialogues basée sur le corpus SACTI1 qui contient 144 dialogues entre 36 utilisateurs et 12 experts. Le troisième gestionnaire aide les patients atteints de déemence à vivre au quotidien. Finalement, nous considéerons un grand gestionnaire de dialogue qui assise des patients à manoeuvrer une chaise roulante automatiséee.
Comanici, Gheorghe. "Optimal time scales for reinforcement learning behaviour strategies." Thesis, McGill University, 2010. http://digitool.Library.McGill.CA:8881/R/?func=dbin-jump-full&object_id=92340.
Full textCarrera, Viñas Arnau. "Robot learning applied to autonomous underwater vehicles for intervention tasks." Doctoral thesis, Universitat de Girona, 2017. http://hdl.handle.net/10803/450868.
Full textDurant les últimes dècades ha augmentat l’interès en la utilització de Vehicles Autònoms Submarins (AUVs) per realitzar tasques submarines. En aquesta tesis s’ha desenvolupat un marc de treball (framework) per a realitzar intervencions submarines amb AUVs basat en un algorisme d’Aprenentatge per Demostració (LbD). Aquest algorisme permet a l’usuari del robot transferir el seu coneixement al vehicle d’intervenció d’una forma natural. El framework desenvolupat s’ha ajustat a les característiques del GIRONA 500 AUV, amb l’objectiu de que pugui girar vàlvules submarines en diverses condicions. El GIRONA 500 s’ha equipat amb un braç robòtic i un element terminal personalitzat. Al llarg de tota la tesis s’ha utilitzat com entorn de desenvolupament un tanc d’aigua amb una recreació d’un escenari d’intervenció subaquàtic on s’han de girar determinades vàlvules d’un panell. El grau de dificultat de la tasca s’ha incrementat de forma gradual, per tal de poder provar les noves millores