Academic literature on the topic 'Apprentissage à partir de peu d'exemples'
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Journal articles on the topic "Apprentissage à partir de peu d'exemples"
Belaid, Saddek, Henry Soldano, and Jean Sallantin. "Apprentissage de relations « spectres — structures » à partir d'exemples en vue de l'interprétation automatique de spectres de rmn du carbone — 13." Journal de Chimie Physique 82 (1985): 599–605. http://dx.doi.org/10.1051/jcp/1985820599.
Full textFierens, F., A. Modave, and G. Remion. "Les pivots culturels et les soirées du Quart-monde." Éducation populaire, culture et pouvoir, no. 2 (January 29, 2016): 37–39. http://dx.doi.org/10.7202/1034848ar.
Full textFargues, Philippe. "Démographie et politique dans le monde arabe." Population Vol. 47, no. 2 (February 1, 1992): 305–26. http://dx.doi.org/10.3917/popu.p1992.47n2.0326.
Full textSqualli, Hassane. "La généralisation algébrique: Un processus mathématique peu développé chez les élèves à la fin de l’école secondaire." ITM Web of Conferences 39 (2021): 01002. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20213901002.
Full textLaplante, Benoît, and Guy Bellevance. "L'évolution de la formation des artistes québécois au xxe siècle." Recherche 42, no. 3 (April 12, 2005): 543–84. http://dx.doi.org/10.7202/057475ar.
Full textQuesnay, Paul, Marianne Poumay, and Rémi Gagnayre. "Accompagner la mise en œuvre de l’approche par compétences dans les formations en santé : perspectives d’une stratégie de changement pragmatique portée par un individu tercéisateur dans un institut de formation en ostéopathie." Pédagogie Médicale 23, no. 1 (2022): 49–67. http://dx.doi.org/10.1051/pmed/2022001.
Full textBenhamou, N., and K. Picard. "La résistance induite : une nouvelle stratégie de défense des plantes contre les agents pathogènes." Article de synthèse 80, no. 3 (April 12, 2005): 137–68. http://dx.doi.org/10.7202/706189ar.
Full textFaverdin, P. "The effect of nutrients on feed intake in ruminants." Proceedings of the Nutrition Society 58, no. 3 (August 1999): 523–31. http://dx.doi.org/10.1017/s0029665199000695.
Full textFlores-Espejo, Julia. "Vivencia de Aprendizaje sobre Significados de Naturaleza de la Ciencia en un Postgrado: Mirada Fenomenológica." GACETA DE PEDAGOGÍA, no. 37 (December 1, 2018): 191–220. http://dx.doi.org/10.56219/rgp.vi37.731.
Full textNaoufal, Nayla. "Éducation relative à l’environnement, dialogue intercommunautaire et apprentissage du vivre-ensemble." 37, no. 2 (January 11, 2010): 186–203. http://dx.doi.org/10.7202/038823ar.
Full textDissertations / Theses on the topic "Apprentissage à partir de peu d'exemples"
Bollinger, Toni. "Généralisation en apprentissage à partir d'exemples." Paris 11, 1986. http://www.theses.fr/1986PA112064.
Full textThis thesis treats two aspects of the problem of generalization in machine learning. First, we give a formal definition of the relation "more general" which we deduce from our notion of an example that is accepted by a description. We present also a methodology for determining if one description is more general than another. In the second part, we describe the generalization algorithm AGAPE based on structural matching. This algorithm tries to preserve a maximum of information common to the examples by transforming the descriptions of the examples until they match structurally, i. E. Until the descriptions are almost identical. At the end of this thesis, we present some extensions of this algorithm especially designed for enabling the treatement of counter-examples
Bollinger, Toni. "Généralisation en apprentissage a partir d'exemples." Grenoble 2 : ANRT, 1986. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37596263z.
Full textHANSER, THIERRY. "Apprentissage automatique de methodes de synthese a partir d'exemples." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 1993. http://www.theses.fr/1993STR13106.
Full textGautheron, Léo. "Construction de Représentation de Données Adaptées dans le Cadre de Peu d'Exemples Étiquetés." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSES044.
Full textMachine learning consists in the study and design of algorithms that build models able to handle non trivial tasks as well as or better than humans and hopefully at a lesser cost.These models are typically trained from a dataset where each example describes an instance of the same task and is represented by a set of characteristics and an expected outcome or label which we usually want to predict.An element required for the success of any machine learning algorithm is related to the quality of the set of characteristics describing the data, also referred as data representation or features.In supervised learning, the more the features describing the examples are correlated with the label, the more effective the model will be.There exist three main families of features: the ``observable'', the ``handcrafted'' and the ``latent'' features that are usually automatically learned from the training data.The contributions of this thesis fall into the scope of this last category. More precisely, we are interested in the specific setting of learning a discriminative representation when the number of data of interest is limited.A lack of data of interest can be found in different scenarios.First, we tackle the problem of imbalanced learning with a class of interest composed of a few examples by learning a metric that induces a new representation space where the learned models do not favor the majority examples.Second, we propose to handle a scenario with few available examples by learning at the same time a relevant data representation and a model that generalizes well through boosting models using kernels as base learners approximated by random Fourier features.Finally, to address the domain adaptation scenario where the target set contains no label while the source examples are acquired in different conditions, we propose to reduce the discrepancy between the two domains by keeping only the most similar features optimizing the solution of an optimal transport problem between the two domains
Henniche, M'hammed. "Apprentissage incrémental à partir d'exemples dans un espace de recherche réduit." Paris 13, 1998. http://www.theses.fr/1998PA13A001.
Full textTruong, Nguyen Tuong Vinh. "Apprentissage de fonctions d'ordonnancement avec peu d'exemples étiquetés : une application au routage d'information, au résumé de textes et au filtrage collaboratif." Paris 6, 2009. http://www.theses.fr/2009PA066568.
Full textBarnachon, Mathieu. "Reconnaissance d'actions en temps réel à partir d'exemples." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00820113.
Full textLu, Cheng-Ren. "Apprentissage incrémental par analogie : le système OGUST⁺." Paris 11, 1989. http://www.theses.fr/1989PA112393.
Full textMordelet, Fantine. "Méthodes d'apprentissage statistique à partir d'exemples positifs et indéterminés en biologie." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00566401.
Full textNogry, Sandra Mille Alain. "Faciliter l'apprentissage à partir d'exemples en situation de résolution de problèmes Application au projet AMBRE /." Lyon : Université Lumière Lyon 2, 2005. http://theses.univ-lyon2.fr/sdx/theses/lyon2/2005/nogry_s.
Full textBook chapters on the topic "Apprentissage à partir de peu d'exemples"
BERK, Cybèle. "Enseigner la grammaire turque." In Enseignement-apprentissage de la grammaire en langue vivante étrangère, 21–32. Editions des archives contemporaines, 2023. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5810.
Full textPambou, Jean-Aimé. "Appropriation du français à travers les détournements de sigles, d’acronymes ou d’abréviations chez des apprenants de filières techniques au Gabon." In Écoles, langues et cultures d’enseignement en contexte plurilingue africain, 67–90. Observatoire européen du plurilinguisme, 2018. http://dx.doi.org/10.3917/oep.agbef.2018.01.0067.
Full textTonato, Kocou Prosper. "Apprentissage du français dans l’enseignement primaire au Bénin : Nécessité de repenser le dispositif pédagogique." In Langues, formations et pédagogies : le miroir africain, 45–64. Observatoire européen du plurilinguisme, 2018. http://dx.doi.org/10.3917/oep.agbef.2018.02.0045.
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