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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage à partir de peu d'exemples'

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Tuo, Aboubacar. "Extraction d'événements à partir de peu d'exemples par méta-apprentissage." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG098.

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Abstract:
L'extraction d'information est un champ de recherche dont l'objectif est d'identifier et extraire automatiquement des informations structurées, dans un domaine donné, à partir de données textuelles pas ou peu structurées. La mise en œuvre de telles extractions demande souvent des moyens humains importants pour l'élaboration de règles d'extraction ou encore pour la constitution de données annotées pour les systèmes utilisant de l'apprentissage automatique. Un des défis actuels dans le domaine de l'extraction d'information est donc de développer des méthodes permettant de réduire, dans la mesure
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Bollinger, Toni. "Généralisation en apprentissage à partir d'exemples." Paris 11, 1986. http://www.theses.fr/1986PA112064.

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Abstract:
Cette thèse traite essentiellement du problème de la généralisation, en tant l'accent sur deux de ces aspects. Dans la première partie nous précisons ce que nous entendons par un exemple accepté par une description, ce qui nous conduit à donner une définition formelle de "plus général". Nous présentons aussi une méthode destinée à déterminer si une description est plus générale qu'une autre. La deuxième partie est consacrée à la présentation d'un algorithme de généralisation fondé sur l'appariement structurel. Nous décrivons d'abord la méthode de l'appariement structurel qui sert à transformer
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Bollinger, Toni. "Généralisation en apprentissage a partir d'exemples." Grenoble 2 : ANRT, 1986. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37596263z.

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HANSER, THIERRY. "Apprentissage automatique de methodes de synthese a partir d'exemples." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 1993. http://www.theses.fr/1993STR13106.

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Abstract:
La construction manuelle de bases de connaissance en synthese assistee par ordinateur (sao) est une tache longue et fastidieuse. Cette these decrit une methode qui permet d'automatiser ce travail. Le projet grams (generation de reseaux pour l'apprentissage de methodes de synthese) represente une nouvelle approche dans la maniere d'acquerir, de representer et d'exploiter la connaissance en synthese assistee par ordinateur. Le but du projet est d'etablir une connaissance generale sur des classes de reactions organiques a partir d'exemples extraits de banques de donnees. La methode proposee repos
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Gautheron, Léo. "Construction de Représentation de Données Adaptées dans le Cadre de Peu d'Exemples Étiquetés." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSES044.

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Abstract:
L'apprentissage automatique consiste en l'étude et la conception d'algorithmes qui construisent des modèles capables de traiter des tâches non triviales aussi bien ou mieux que les humains et, si possible, à un moindre coût.Ces modèles sont généralement entraînés à partir d'un ensemble de données où chaque exemple décrit une instance de la même tâche et est représenté par un ensemble de caractéristiques et un résultat ou étiquette que nous voulons généralement prédire.Un élément nécessaire au succès de tout algorithme d'apprentissage automatique est lié à la qualité de l'ensemble de caractéris
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Henniche, M'hammed. "Apprentissage incrémental à partir d'exemples dans un espace de recherche réduit." Paris 13, 1998. http://www.theses.fr/1998PA13A001.

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Truong, 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.

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Abstract:
Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressés à l’apprentissage de fonctions d’ordonnancement avec peu d’exemples étiquetés. Nous avons abordé cette problématique sous deux angles différents. D’une part, nous avons cherché à améliorer les performances en apprentissage supervisé en exploitant l’information contenue dans un grand nombre de données non-étiquetées. Ce cadre est connu sous le nom d’apprentissage semi-supervisé. D’autre part, nous avons considéré l’apprentissage actif, dont le but est d’inclure itérativement les exemples les plus informatifs dans la base d’apprentissage. Dans une pre
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Deschamps, Sébastien. "Apprentissage actif profond pour la reconnaissance visuelle à partir de peu d’exemples." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS199.

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Abstract:
L’analyse automatique d’images a permis d’améliorer l’exploitation des capteurs d’image, avec des données qui proviennent de différents capteurs tels que des caméras de téléphone, des caméras de surveillance, des imageurs satellites ou encore des drones. L’apprentissage profond obtient d’excellents résultats dans les applications d’analyse d’images où de grandes quantités de données annotées sont disponibles, mais apprendre un nouveau classifieur d’images à partir de zéro est une tâche difficile. La plupart des méthodes de classification d’images sont supervisées, nécessitant des annotations,
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Barnachon, 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.

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Abstract:
Le développement de l'image numérique et des outils associés ces dernières années a entraîné une évolution dans les attentes des utilisateurs et des changements dans leurs habitudes de travail. Cette évolution apporte de nouvelles possibilités d'utilisation ouvrant l'usage à un public très large, allant des interactions gestuelles aux jeux vidéo, en passant par le suivi d'activités à domicile, la surveillance, ... Pour qu'elles puissent être performantes et attractives, ces nouvelles technologies nécessitent la mise en œuvre d'outils de reconnaissance et d'interprétation des gestes humains, pa
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Mordelet, 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.

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Abstract:
La biologie est un domaine scientifique qui reste encore très incomplet au sens où la somme de connaissances qu'il nous reste à découvrir est non négligeable. Il est fréquent que les techniques de laboratoire traditionnelles soient inadaptées à la complexité du problème traité. Une raison possible à cela est que leur mise en œuvre requiert souvent beaucoup de temps et/ou de moyens financiers. Par ailleurs, certaines d'entre elles produisent des résultats peu fiables ou à trop faible débit. C'est pourquoi ces techniques peinent parfois à apporter des réponses aux nombreuses questions biologique
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Lu, Cheng-Ren. "Apprentissage incrémental par analogie : le système OGUST⁺." Paris 11, 1989. http://www.theses.fr/1989PA112393.

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Abstract:
Nous présentons dans cette thèse le système d'apprentissage OGUST+, une extension du système OGUST. OGUST+, comme son prédécesseur, est un système de généralisation à partir d'exemples. Il cherche une des généralisations les plus spécifiques. L'amélioration d'OGUST+, par rapport à OGUST, consiste en sa capacité de faire de l'apprentissage incrémental, dans la mesure où il peut accepter une série d'exemples les uns après les autres, sans recommencer le processus d'apprentissage avec pour entrée tous les exemples. L'analogie est la méthode de base pour faire de l'apprentissage incrémental. Etant
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Nogry, 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.

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Blin, Laurent. "Apprentissage de structures d'arbres à partir d'exemples ; application à la prosodie pour la synthèse de la parole." Rennes 1, 2002. http://www.theses.fr/2002REN10117.

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Abstract:
Cette thèse présente une approche de génération de la prosodie pour la synthèse de la parole, via la définition de représentations arborescentes des énoncés et l'utilisation de mesures de similarité entre ces structures. La prosodie d'un nouvel énoncé est générée par un apprentissage par plus proche voisin. Ces travaux se sont intéressés à la prédiction d'étiquettes ToBI sur des énoncés en anglais américain. Cette these a étudié plusieurs configurations expérimentales. Deux types de structures arborescentes ont été utilisées : une représentation syntaxique classique et une représentation par s
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Aguirre, Cervantes José Luis. "Construction automatique de taxonomies à partir d'exemples dans un modèle de connaissances par objets." Grenoble INPG, 1989. http://www.theses.fr/1989INPG0067.

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Bouthinon, Dominique. "Apprentissage à partir d'exemples ambigus : étude théorique et application à la découverte de structures communes à un ensemble de séquences d'ARN." Paris 13, 1996. http://www.theses.fr/1996PA132033.

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Abstract:
Nous étudions une classe de problèmes d'apprentissage caractérisée par l'absence de contre-exemples, chaque exemple du concept cible étant représenté de manière ambigüe par plusieurs descriptions dont une seule, à priori inconnue, est réelle. Le problème pose est double puisqu'il s'agit d'apprendre les caractéristiques les plus spécifiques communes aux exemples, ce qui revient implicitement à identifier ces derniers. Le principe de résolution est fondé sur la recherche de similarités répétées dont la distribution émerge des ressemblances aléatoires. Nous montrons que cette classe de problèmes
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VOGEL, HUGUES. "Apprentissage automatique de connaissances reactionnelles : acquisition d'exemples de reactions a partir de bases de donnees et prise en compte des conditions reactionnelles." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 2000. http://www.theses.fr/2000STR13062.

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Abstract:
Le systeme grams (generation de reseaux pour l'apprentissage de methodes de synthese) apporte une solution innovante et efficace aux problemes poses par l'informatisation de l'apprentissage par decouverte dans le domaine de la synthese organique. Son objectif est de construire automatiquement, a partir d'exemples extraits de bases de donnees reactionnelles, une description concise des differents facteurs, aussi bien structuraux que conditionnels, influencant le rendement des reactions et de stocker cette information dans des bases de connaissances exploitables par des systemes informatiques d'
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Vrain, Christel. "Un outil pour la généralisation utilisant systématiquement les théorèmes : le système OGUST." Paris 11, 1987. http://www.theses.fr/1987PA112302.

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Abstract:
La plupart des systèmes d'Apprentissage actuels n'utilisent qu'incomplètement les connaissances sur le domaine dans lequel se fait l'Apprentissage et se limitent très souvent à des propriétés exprimées sous forme de taxonomies. Nous proposons dans cette thèse un système d'apprentissage dans un domaine à théorie forte, où les propriétés sont exprimées sous forme de théorèmes universels ou de taxonomies. Notre système utilise une notion nouvelle appelée Mise en Correspondance Structurelle. Nous résolvons ainsi un problème classique en Démonstration Automatique: celui des boucles de raisonnement.
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Moummad, Ilyass. "Invariant representation learning for few-shot bioacoustic event detection and classification." Electronic Thesis or Diss., Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2024. http://www.theses.fr/2024IMTA0442.

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Abstract:
Cette thèse se concentre sur le développement de techniques d’apprentissage de représentations robustes et transférables pour la détection et la classification d’événements bioacoustiques en apprentissage à partir de peu données, en abordant des défis majeurs en apprentissage profond tels que la généralisation de domaine, l’adaptation de domaine, la rareté des données et le déséquilibre des classes. À travers l’exploration de l’apprentissage auto-supervisé d’invariances de représentations, nous démontrons que des augmentations de données indépendantes du domaine d’application peuvent conduire
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Guiroy, Simon. "Towards Understanding Generalization in Gradient-Based Meta-Learning." Thèse, 2019. http://hdl.handle.net/1866/23783.

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Abstract:
Dans ce mémoire, nous étudions la généralisation des réseaux de neurones dans le contexte du méta-apprentissage, en analysant divers propriétés des surface leurs fonctions objectifs. La recherche en apprentissage automatique portant sur les surfaces de fonctions objectifs des réseaux de neurones ayant aidé à comprendre leur généralisation en apprentissage supervisé standard, nous proposons l'étude de telles surfaces dans le but d'approfondir nos connaissances sur la généralisation en méta-apprentissage. Nous introduisons d'abord la littérature sur les fonctions objectifs des réseaux de neurone
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Batot, Edouard. "From examples to knowledge in model-driven engineering : a holistic and pragmatic approach." Thèse, 2018. http://hdl.handle.net/1866/21737.

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