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Relevant bibliographies by topics / Apprentissage non-paramétrique

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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Apprentissage non-paramétrique'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Apprentissage non-paramétrique"

1

Mohammed, Mokhtar Riad, Abdelkader Maizia, Mohamed Mhamed Salaheddine Seddiki, and Lakhdar Mokhtari. "Les effets de l’intégration de la simulation sur l’apprentissage des gestes procéduraux de base et de l’examen physique en stage hospitalier dans le cursus pré-gradué des études médicales d’une faculté de médecine en Algérie." Pédagogie Médicale 21, no. 2 (2020): 83–89. http://dx.doi.org/10.1051/pmed/2020034.

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Abstract:

Contexte et problématique : Pour apporter une valeur pédagogique significative, la simulation doit idéalement être intégrée dans un curriculum, articulée aux autres dispositifs et non simplement ajoutée. Dans le cadre du cursus pré-gradué de la Faculté de médecine de Mostaganem (Algérie), nous avons associé au stage hospitalier, en début de cycle clinique, un programme pédagogique de simulation ayant comme objectifs principaux l’apprentissage des examens physiques et des gestes procéduraux de base, à destination d’un public novice. Objectif : Comparer les effets sur l’apprentissage des examens

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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage non-paramétrique"

1

Knefati, Muhammad Anas. "Estimation non-paramétrique du quantile conditionnel et apprentissage semi-paramétrique : applications en assurance et actuariat." Thesis, Poitiers, 2015. http://www.theses.fr/2015POIT2280/document.

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Abstract:

La thèse se compose de deux parties : une partie consacrée à l'estimation des quantiles conditionnels et une autre à l'apprentissage supervisé. La partie "Estimation des quantiles conditionnels" est organisée en 3 chapitres : Le chapitre 1 est consacré à une introduction sur la régression linéaire locale, présentant les méthodes les plus utilisées, pour estimer le paramètre de lissage. Le chapitre 2 traite des méthodes existantes d’estimation nonparamétriques du quantile conditionnel ; Ces méthodes sont comparées, au moyen d’expériences numériques sur des données simulées et des données réelle

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2

Lahbib, Dhafer. "Préparation non paramétrique des données pour la fouille de données multi-tables." Phd thesis, Université de Cergy Pontoise, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00854142.

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Abstract:

Dans la fouille de données multi-tables, les données sont représentées sous un format relationnel dans lequel les individus de la table cible sont potentiellement associés à plusieurs enregistrements dans des tables secondaires en relation un-à-plusieurs. Afin de prendre en compte les variables explicatives secondaires (appartenant aux tables secondaires), la plupart des approches existantes opèrent par mise à plat, obtenant ainsi une représentation attribut-valeur classique. Par conséquent, on perd la représentation initiale naturellement compacte mais également on risque d'introduire des bia

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3

Solnon, Matthieu. "Apprentissage statistique multi-tâches." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00911498.

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Abstract:

Cette thèse a pour objet la construction, la calibration et l'étude d'estimateurs multi-tâches, dans un cadre fréquentiste non paramétrique et non asymptotique. Nous nous plaçons dans le cadre de la régression ridge à noyau et y étendons les méthodes existantes de régression multi-tâches. La question clef est la calibration d'un paramètre de régularisation matriciel, qui encode la similarité entre les tâches. Nous proposons une méthode de calibration de ce paramètre, fondée sur l'estimation de la matrice de covariance du bruit entre les tâches. Nous donnons ensuite pour l'estimateur obtenu des

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4

Scornet, Erwan. "Apprentissage et forêts aléatoires." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066533/document.

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Abstract:

Cette thèse est consacrée aux forêts aléatoires, une méthode d'apprentissage non paramétrique introduite par Breiman en 2001. Très répandues dans le monde des applications, les forêts aléatoires possèdent de bonnes performances et permettent de traiter efficacement de grands volumes de données. Cependant, la théorie des forêts ne permet pas d'expliquer à ce jour l'ensemble des bonnes propriétés de l'algorithme. Après avoir dressé un état de l'art des résultats théoriques existants, nous nous intéressons en premier lieu au lien entre les forêts infinies (analysées en théorie) et les forêts fini

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5

Lasserre, Marvin. "Apprentissages dans les réseaux bayésiens à base de copules non-paramétriques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS029.

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Abstract:

La modélisation de distributions continues multivariées est une tâche d'un intérêt central en statistiques et en apprentissage automatique avec de nombreuses applications en sciences et en ingénierie. Cependant, les distributions de grandes dimensions sont difficiles à manipuler et peuvent conduire à des calculs coûteux en temps et en ressources. Les réseaux bayésiens de copules (CBNs) tirent parti à la fois des réseaux bayésiens (BNs) et de la théorie des copules pour représenter de manière compacte de telles distributions multivariées. Les réseaux bayésiens s'appuient sur les indépendances c

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6

Genuer, Robin. "Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00550989.

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Abstract:

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'apprentissage statistique et est consacrée à l'étude de la méthode des forêts aléatoires, introduite par Breiman en 2001. Les forêts aléatoires sont une méthode statistique non paramétrique, qui s'avère être très performante dans de nombreuses applications, aussi bien pour des problèmes de régression que de classification supervisée. Elles présentent également un bon comportement sur des données de très grande dimension, pour lesquelles le nombre de variables dépasse largement le nombre d'observations. Dans une première partie, nous développons une proc

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7

Patra, Benoît. "Apprentissage à "grande échelle" : contribution à l'étude d'algorithmes de clustering répartis asynchrones." Paris 6, 2012. http://www.theses.fr/2012PA066040.

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Abstract:

Les thèmes abordés dans ce manuscrit de thèse sont inspirés de problématiques de recherche rencontrées par la société Lokad, qui sont résumées dans le premier chapitre. Le Chapitre 2 est consacré à l'étude d'une méthode non paramétrique de prévision des quantiles d'une série temporelle. Nous démontrons, en particulier, que la technique proposée converge sous des hypothèses minimales. La suite des travaux porte sur des algorithmes de clustering répartis et asynchrones (DALVQ). Ainsi, le Chapitre 3 propose tout d'abord une description mathématique de ces modèles précédent, et se poursuit ensuite

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8

Dallaire, Patrick. "Bayesian nonparametric latent variable models." Doctoral thesis, Université Laval, 2016. http://hdl.handle.net/20.500.11794/26848.

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Abstract:

L’un des problèmes importants en apprentissage automatique est de déterminer la complexité du modèle à apprendre. Une trop grande complexité mène au surapprentissage, ce qui correspond à trouver des structures qui n’existent pas réellement dans les données, tandis qu’une trop faible complexité mène au sous-apprentissage, c’est-à-dire que l’expressivité du modèle est insuffisante pour capturer l’ensemble des structures présentes dans les données. Pour certains modèles probabilistes, la complexité du modèle se traduit par l’introduction d’une ou plusieurs variables cachées dont le rôle est d’exp

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9

Arlot, Sylvain. "Rééchantillonnage et Sélection de modèles." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00198803.

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Abstract:

Cette thèse s'inscrit dans les domaines de la statistique non-paramétrique et de la théorie statistique de l'apprentissage. Son objet est la compréhension fine de certaines méthodes de rééchantillonnage ou de sélection de modèles, du point de vue non-asymptotique. <br /><br />La majeure partie de ce travail de thèse consiste dans la calibration précise de méthodes de sélection de modèles optimales en pratique, pour le problème de la prédiction. Nous étudions la validation croisée V-fold (très couramment utilisée, mais mal comprise en théorie, notamment pour ce qui est de choisir V) et plusieur

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Averyanov, Yaroslav. "Concevoir et analyser de nouvelles règles d’arrêt prématuré pour économiser les ressources de calcul." Thesis, Lille 1, 2020. http://www.theses.fr/2020LIL1I048.

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Abstract:

Ce travail développe et analyse des stratégies pour construire des instances de ce que l’on appelle les règles d’arrêt prématurés appliquées à certains algorithmes d’apprentissage itératif pour estimer la fonction de régression. Ces quantités sont des règles "data-driven" indiquant quand arrêter le processus d’apprentissage itératif pour parvenir à un compromis entre les coûts de calcul et la précision statistique. Contrairement à une grande partie de la littérature existante sur l’arrêt prématuré, où ces règles ne dépendent que des données de manière "faible", nous fournissons des solutions d

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