Bibliografías temáticas / Apprentissage automatique – Jeux

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  2. Tesis
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Literatura académica sobre el tema "Apprentissage automatique – Jeux"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024

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Artículos de revistas sobre el tema "Apprentissage automatique – Jeux"

1

HARINAIVO, A., H. HAUDUC, and I. TAKACS. "Anticiper l’impact de la météo sur l’influent des stations d’épuration grâce à l’intelligence artificielle." Techniques Sciences Méthodes 3 (March 20, 2023): 33–42. http://dx.doi.org/10.36904/202303033.

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Resumen
Le changement climatique a pour conséquence l’apparition de forts événements pluvieux de plus en plus fréquents, occasionnant de fortes variations de débit et de concentrations à l’influent des stations d’épuration. La connaissance des risques d’orage et des débits potentiels plusieurs heures ou plusieurs jours en avance permettrait d’anticiper les adaptations opérationnelles pour préparer la station et protéger les différents ouvrages des risques de défaillance. Dans cette étude, les données météorologiques (pluies, température, vents, humidités, précipitations…) et l’historique des données d
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Tesis sobre el tema "Apprentissage automatique – Jeux"

1

Moneret, Régis. "Strategos : un système multi-jeux utilisant la théorie combinatoire des jeux, capable d'apprendre automatiquement les dépendances entre sous-jeux locaux." Paris 6, 2000. http://www.theses.fr/2000PA066338.

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2

Kocák, Tomáš. "Apprentissage séquentiel avec similitudes." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10230/document.

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Resumen
Dans cette thèse nous étudions différentes généralisations du problème dit « du bandit manchot ». Le problème du bandit manchot est un problème de décision séquentiel au cours duquel un agent sélectionne successivement des actions et obtient une récompense pour chacune d'elles. On fait généralement l'hypothèse que seule la récompense associée à l'action choisie est observée par l'agent, ce dernier ne reçoit aucune information sur les actions non choisies. Cette hypothèse s'avère parfois très restrictive pour certains problèmes très structurés tels que les systèmes de recommandations, la public
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3

Orero, Joseph Onderi. "Modélisation de systèmes émotionnels à partir de signaux physiologiques et application dans la conception de jeux vidéo." Paris 6, 2011. http://www.theses.fr/2011PA066173.

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Les émotions jouant un rôle essentiel dans les rapports humains, il est important de développer des méthodologies pour évaluer les états émotionnels ressentis par un utilisateur lorsqu'il interagit avec des ordinateurs. Dans le domaine de la conception des jeux vidéo en particulier, ce besoin est primordial. Dans ce contexte, les mesures physiologiques ont un avantage clé parce qu'elles permettent un accès à des processus inconscients. Mais, faire correspondre des motifs physiologiques à des émotions reste encore une tâche extrêmement difficile. Dans cette thèse, nous développons un modèle d'a
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4

Weill, Jean-Christophe. "Programmes d'échecs de championnat : architecture logicielle, synthèse de fonctions d'évaluation, parallélisme de recherche." Paris 8, 1995. http://www.theses.fr/1995PA080954.

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Resumen
La programmation des jeux de reflexion fut consideree comme the drosophilia melanogaster of machine intelligence. Ce domaine devait permettre l'elaboration de techniques et d'algorithmes reutilisables dans d'autres domaines de l'intelligence artificielle. Selon c. Shannon, il s'agit d'un sujet sensible ou l'avancee est facilement communicable au public. Nous abordons cette question dans le cadre de programmes de jeux devant repondre a un probleme dans des conditions de tournois. Nous comparons les differentes recherches minimax basees sur des elagages alpha-beta avec l'algorithme negac* que no
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5

Dang, Quang Vinh. "Évaluation de la confiance dans la collaboration à large échelle." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0002/document.

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Resumen
Les systèmes collaboratifs à large échelle, où un grand nombre d’utilisateurs collaborent pour réaliser une tâche partagée, attirent beaucoup l’attention des milieux industriels et académiques. Bien que la confiance soit un facteur primordial pour le succès d’une telle collaboration, il est difficile pour les utilisateurs finaux d’évaluer manuellement le niveau de confiance envers chaque partenaire. Dans cette thèse, nous étudions le problème de l’évaluation de la confiance et cherchons à concevoir un modèle de confiance informatique dédiés aux systèmes collaboratifs. Nos tr
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6

Allart, Thibault. "Apprentissage statistique sur données longitudinales de grande taille et applications au design des jeux vidéo." Thesis, Paris, CNAM, 2017. http://www.theses.fr/2017CNAM1136/document.

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Resumen
Cette thèse s'intéresse à l'analyse des données longitudinales, potentiellement grandes selon les trois axes suivants : nombre d'individus, fréquence d'observation et nombre de covariables. A partir de ces données, éventuellement censurées, nous considérons comme facteur d'étude le temps d'apparition d'un ou plusieurs évènements. Nous cherchons dans des classes de modèles à coefficients dépendant du temps à estimer l’intensité d’apparition des événements. Or les estimateurs actuels, ne permettent pas de traiter efficacement un grand nombre d’observations et/ou un grand nombre de covariables. N
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7

Condevaux, Charles. "Méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse de corpus jurisprudentiels." Thesis, Nîmes, 2021. http://www.theses.fr/2021NIME0008.

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Resumen
Les décisions de justice contiennent des informations déterministes (dont le contenu est récurrent d'une décision à une autre) et des informations aléatoires (à caractère probabiliste). Ces deux types d'information rentrent en ligne de compte dans la prise de décision d’un juge. Les premières peuvent la conforter dans la mesure où l’information déterministe est un élément récurrent et bien connu de la jurisprudence (i.e. des résultats d’affaires passées). Les secondes, apparentées à des caractères rares ou exceptionnels, peuvent rendre la prise de décision difficile et peuvent elles-mêmes modi
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8

Simon, Franck. "Découverte causale sur des jeux de données classiques et temporels. Application à des modèles biologiques." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS528.

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Cette thèse porte sur le domaine de la découverte causale, c’est-à-dire la construction de graphes causaux à partir de données observées, et en particulier, la découverte causale temporelle et la reconstruction de larges réseaux de régulation de gènes. Après un bref historique, ce mémoire introduit les principaux concepts, hypothèses et théorèmes aux fondements des graphes causaux ainsi que les deux grandes approches : à base de scores et à base de contraintes. La méthode MIIC (Multivariate Information-based Inductive Causation), développée au sein de notre laboratoire est ensuite décrite avec
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9

Maillard, Odalric-Ambrym. "APPRENTISSAGE SÉQUENTIEL : Bandits, Statistique et Renforcement." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845410.

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Resumen
Cette thèse traite des domaines suivant en Apprentissage Automatique: la théorie des Bandits, l'Apprentissage statistique et l'Apprentissage par renforcement. Son fil rouge est l'étude de plusieurs notions d'adaptation, d'un point de vue non asymptotique : à un environnement ou à un adversaire dans la partie I, à la structure d'un signal dans la partie II, à la structure de récompenses ou à un modèle des états du monde dans la partie III. Tout d'abord nous dérivons une analyse non asymptotique d'un algorithme de bandit à plusieurs bras utilisant la divergence de Kullback-Leibler. Celle-ci perm
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10

Gabillon, Victor. "Algorithmes budgétisés d'itérations sur les politiques obtenues par classification." Thesis, Lille 1, 2014. http://www.theses.fr/2014LIL10032/document.

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Resumen
Cette thèse étudie une classe d'algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL), appelée « itération sur les politiques obtenues par classification » (CBPI). Contrairement aux méthodes standards de RL, CBPI n'utilise pas de représentation explicite de la fonction valeur. CBPI réalise des déroulés (des trajectoires) et estime la fonction action-valeur de la politique courante pour un nombre limité d'états et d'actions. En utilisant un ensemble d'apprentissage construit à partir de ces estimations, la politique gloutonne est apprise comme le produit d'un classificateur. La politique ainsi prod
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Libros sobre el tema "Apprentissage automatique – Jeux"

1

Apprentissage symbolique: Une approche de l'intelligence artificielle. Cépaduès-éditions, 1993.

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