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Tesis sobre el tema "Apprentissage statistique profond"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Sors, Arnaud. "Apprentissage profond pour l'analyse de l'EEG continu." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAS006/document.

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Resumen
Ces travaux de recherche visent à développer des méthodes d’apprentissage automatique pour l’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) continu. L’EEG continu est une modalité avantageuse pour l’évaluation fonctionnelle des états cérébraux en réanimation ou pour d’autres applications. Cependant son utilisation aujourd’hui demeure plus restreinte qu’elle ne pourrait l’être, car dans la plupart des cas l’interprétation est effectuée visuellement par des spécialistes.Les sous-parties de ce travail s’articulent autour de l’évaluation pronostique du coma post-anoxique, choisie comme application pilo
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Pouthier, Baptiste. "Apprentissage profond et statistique sur données audiovisuelles dédié aux systèmes embarqués pour l'interface homme-machine." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4019.

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Resumen
Les algorithmes d'apprentissage profond ont révolutionné le domaine des interfaces Homme-machine. Une nouvelle ère d'algorithmes audiovisuels a vu le jour, élargissant le spectre des cas d'utilisations et renforçant les performances des systèmes traditionnels. Cependant, cette remarquable avancée est entravée par les coûts computationnels ; l'intégration des algorithmes audio-visuels sur des systèmes intégrés représente un défi considérable. Cette thèse se concentre principalement sur cette limitation, adressant l'optimisation des algorithmes audiovisuels à plusieurs niveaux fonctionnels et au
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Moukari, Michel. "Estimation de profondeur à partir d'images monoculaires par apprentissage profond." Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMC211/document.

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Resumen
La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle dont le but est de permettre à une machine d'analyser, de traiter et de comprendre le contenu d'images numériques. La compréhension de scène en particulier est un enjeu majeur en vision par ordinateur. Elle passe par une caractérisation à la fois sémantique et structurelle de l'image, permettant d'une part d'en décrire le contenu et, d'autre part, d'en comprendre la géométrie. Cependant tandis que l'espace réel est de nature tridimensionnelle, l'image qui le représente, elle, est bidimensionnelle. Une partie de l'informati
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Soumm, Michaël. "Refining machine learning evaluation : statistical insights into model performance and fairness." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG094.

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Resumen
Cette thèse aborde les limitations des méthodologies d’évaluation en apprentissage automatique en introduisant des approches statistiques rigoureuses adaptées de l’économétrie. À travers des applications dans trois domaines distincts de l’apprentissage automatique, nous démontrons comment les outils statistiques peuvent améliorer la robustesse, l’interprétabilité, et l’équité de l’évaluation des modèles. Dans l’apprentissage incrémental de classes, nous examinons l’importance des méthodes de pré-entraînement par rapport au choix de l’algorithme incrémental et montrons que celles-ci sont décisi
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Belilovsky, Eugene. "Apprentissage de graphes structuré et parcimonieux dans des données de haute dimension avec applications à l’imagerie cérébrale." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC027.

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Resumen
Cette thèse présente de nouvelles méthodes d’apprentissage structuré et parcimonieux sur les graphes, ce qui permet de résoudre une large variété de problèmes d’imagerie cérébrale, ainsi que d’autres problèmes en haute dimension avec peu d’échantillon. La première partie de cette thèse propose des relaxation convexe de pénalité discrète et combinatoriale impliquant de la parcimonie et bounded total variation d’un graphe, ainsi que la bounded `2. Ceux-ci sont dévelopé dansle but d’apprendre un modèle linéaire interprétable et on démontre son efficacacité sur des données d’imageries cérébrales a
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Delasalles, Edouard. "Inferring and Predicting Dynamic Representations for Structured Temporal Data." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS296.

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Resumen
Les données temporelles constituent une partie importante des données digitales. Prévoir leurs prochaines valeurs est une tâche importante et difficile. Les méthodes statistiques standard sont fondées sur des modèles linéaires souvent limitées aux données de faible dimension. Ici, nous utilisons plutôt des méthodes d'apprentissage profond capables de traiter des données structurées en haute dimension. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux modèles à variables latentes. Contrairement aux modèles auto-régressifs qui utilisent directement des données passées pour effectuer des prédictions, l
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Chamma, Ahmad. "Statistical interpretation of high-dimensional complex prediction models for biomedical data." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG028.

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Resumen
Les grands jeux de données de santé produits, qui représentent les caractéristiques de la population selon de multiples modalités, permettent de prédire et de comprendre les résultats individuels. À mesure que la collecte de données s'étend aux domaines scientifiques, tels que l'imagerie cérébrale, les variables sont liées par des dépendances complexes, éventuellement non linéaires, ainsi que par des degrés élevés de corrélation. Par conséquent, les modèles populaires tels que les techniques linéaires et à base d'arbres de décision ne sont plus efficaces dans ces contextes à haute dimension. D
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Linhart, Julia. "Simulation-based inference with deep learning : application to neuroscience time series data." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG091.

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Resumen
Les simulateurs jouent un rôle central dans la science expérimentale, facilitant l'exploration de systèmes complexes avec des événements rares et difficilement mesurables, que ce soit en physique des particules, en climatologie, en astrophysique, en cosmologie ou en neurosciences. L'objectif est d'inverser ces modèles computationnels et de déterminer les paramètres qui décrivent au mieux les observations expérimentales, afin d'enrichir notre compréhension du monde réel. Cependant, au vu de la complexité des processus génératifs modélisés, la vraisemblance de ces simulateurs est souvent diffici
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Wolinski, Pierre. "Structural Learning of Neural Networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASS026.

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Resumen
La structure d'un réseau de neurones détermine dans une large mesure son coût d'entraînement et d'utilisation, ainsi que sa capacité à apprendre. Ces deux aspects sont habituellement en compétition : plus un réseau de neurones est grand, mieux il remplira la tâche qui lui a été assignée, mais plus son entraînement nécessitera des ressources en mémoire et en temps de calcul. L'automatisation de la recherche des structures de réseaux efficaces - de taille raisonnable, mais performantes dans l'accomplissement de la tâche - est donc une question très étudiée dans ce domaine. Dans ce contexte, des
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Malfante, Marielle. "Automatic classification of natural signals for environmental monitoring." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAU025/document.

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Resumen
Ce manuscrit de thèse résume trois ans de travaux sur l’utilisation des méthodes d’apprentissage statistique pour l’analyse automatique de signaux naturels. L’objectif principal est de présenter des outils efficaces et opérationnels pour l’analyse de signaux environnementaux, en vue de mieux connaitre et comprendre l’environnement considéré. On se concentre en particulier sur les tâches de détection et de classification automatique d’événements naturels.Dans cette thèse, deux outils basés sur l’apprentissage supervisé (Support Vector Machine et Random Forest) sont présentés pour (i) la classif
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Baudry, Maximilien. "Quelques problèmes d’apprentissage statistique en présence de données incomplètes." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSE1002.

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Resumen
La plupart des méthodes statistiques ne sont pas nativement conçues pour fonctionner sur des données incomplètes. L’étude des données incomplètes n’est pas nouvelle et de nombreux résultats ont été établis pour pallier l’incomplétude en amont de l’étude statistique. D’autre part, les méthodes de deep learning sont en général appliquées à des données non structurées de type image, texte ou audio, mais peu de travaux s’intéressent au développement de ce type d’approche sur des données tabulaires, et encore moins sur des données incomplètes. Cette thèse se concentre sur
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Chen, Mickaël. "Learning with weak supervision using deep generative networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS024.

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Nombre des succès de l’apprentissage profond reposent sur la disponibilité de données massivement collectées et annotées, exploités par des algorithmes supervisés. Ces annotations, cependant, peuvent s’avérer difficiles à obtenir. La conception de méthodes peu gourmandes en annotations est ainsi un enjeu important, abordé dans des approches semi-supervisées ou faiblement supervisées. Par ailleurs ont été récemment introduit les réseaux génératifs profonds, capable de manipuler des distributions complexes et à l’origine d’avancées majeures, en édition d’image et en adaptation de domaine par exe
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Novello, Paul. "Combining supervised deep learning and scientific computing : some contributions and application to computational fluid dynamics." Thesis, Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAX005.

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Cette thèse s’inscrit dans le domaine émergent de l’apprentissage automatique scientifique, qui étudie l’application de l’apprentissage automatique au calcul scientifique. Plus précisément, nous nous intéressons à l’utilisation de l’apprentissage profond pour accélérer des simulations numériques.Pour atteindre cet objectif, nous nous concentrons sur l’approximation de certaines parties des logiciels de simulation basés sur des Equations Différentielles Partielles (EDP) par un réseau de neurones. La méthodologie proposée s'appuie sur la construction d’un ensemble de données, la sélection et l'e
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Mohammad, Noshine. "Exploration des modèles d’apprentissage statistique profonds couplés à la spectrométrie de masse pour améliorer la surveillance épidémiologique des maladies infectieuses." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS617.

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La spectrométrie de masse de type MALDI-TOF (matrix assisted laser desorption and ionisation time of flight) est une méthode de diagnostic en microbiologie rapide et robuste, permettant d'identifier les espèces de micro-organismes grâce à leur empreinte protéique constituée par le spectre de masse. Cependant, les applications clinico-épidémiologiques de cette technologie demeurent limitées par les outils bio-informatiques à disposition. Cette thèse se focalise sur l'application de modèles d'apprentissage statistique profonds aux données de spectrométrie de masse de type MALDI-TOF dans un but d
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Caucheteux, Charlotte. "Language representations in deep learning algorithms and the brain." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG031.

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Resumen
Algorithmes et cerveau, bien que de nature extrêmement différentes, sont deux systèmes capables d'effectuer des tâches de langage complexes. En particulier, de récentes avancées en intelligence artificielle ont permis l'émergence d'algorithmes produisant des textes de qualité remarquablement similaire à ceux des humains (ChatGPT, GPT-3). De telles similarités interrogent sur la façon dont le cerveau et ces algorithmes traitent le langage, les mécanismes qu'ils utilisent et les représentations internes qu'ils construisent. Ma thèse consiste à comparer les représentations internes de ces deux sy
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Rossi, Simone. "Improving Scalability and Inference in Probabilistic Deep Models." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS042.

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Resumen
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond a atteint un niveau de maturité suffisant pour devenir le choix privilégié pour résoudre les problèmes liés à l'apprentissage automatique ou pour aider les processus de prise de décision.En même temps, l'apprentissage profond n'a généralement pas la capacité de quantifier avec précision l'incertitude de ses prédictions, ce qui rend ces modèles moins adaptés aux applications critiques en matière de risque.Une solution possible pour résoudre ce problème est d'utiliser une formulation bayésienne ; cependant, bien que cette solution soit él
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Cutajar, Kurt. "Broadening the scope of gaussian processes for large-scale learning." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS063.

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Resumen
L'importance renouvelée de la prise de décisions dans un contexte d'incertitude exige une réévaluation de techniques d'inférence bayésiennes appliquées aux grands jeux de données. Les processus gaussiens (GPs) sont une composante fondamentale de nombreux algorithmes probabilistes ; cependant, l'application des GPs est entravée par leur complexité de calcul cubique due aux opérations d'algèbre linéaire impliquées. Nous étudions d'abord l'efficacité de l'inférence exacte des GPs à budget de calcul donné en proposant un nouveau procédé qui applique le préconditionnement aux matrices noyaux. En pr
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Pavão, Adrien. "Methodology for Design and Analysis of Machine Learning Competitions." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG088.

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Resumen
Nous développons et étudions une méthodologie systématique et unifiée pour organiser et utiliser les compétitions scientifiques dans la recherche, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique (intelligence artificielle basée sur les données). De nos jours, les compétitions deviennent de plus en plus populaires en tant qu'outil pédagogique et comme moyen de repousser les limites de l'état de l'art en engageant des scientifiques de tous âges, à l'intérieur ou à l'extérieur du milieu universitaire. On peut y voir une forme de science citoyenne. Cette forme de contribution communa
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Barreau, Baptiste. "Machine Learning for Financial Products Recommendation." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPAST010.

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Resumen
L’anticipation des besoins des clients est cruciale pour toute entreprise — c’est particulièrement vrai des banques d’investissement telles que BNP Paribas Corporate and Institutional Banking au vu de leur rôle dans les marchés financiers. Cette thèse s’intéresse au problème de la prédiction des intérêts futurs des clients sur les marchés financiers, et met plus particulièrement l’accent sur le développement d’algorithmes ad hoc conçus pour résoudre des problématiques spécifiques au monde financier.Ce manuscrit se compose de cinq chapitres, répartis comme suit :- Le chapitre 1 expose le problè
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Dupuy, Mariette. "Analyse des caractéristiques électriques pour la détection des sujets à risque de mort subite cardiaque." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2025. http://www.theses.fr/2025BORD0002.

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Resumen
La mort subite cardiaque (MSC) représente 30% de la mortalité adulte des pays industrialisés. La majeure partie des MSC est la conséquence d’une arythmie appelée fibrillation ventriculaire, elle-même étant la conséquence d’un muscle cardiaque présentant des anomalies structurelles. Malgré l’existence de thérapies efficaces, la majorité des individus présentant un risque de MSC ne sont pas identifiés de manière préventive à cause de l’absence d’examen disponible. Le développement de marqueurs spécifiques sur des enregistrements électrocardiographiques permettrait une identification et une strat
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Darmet, Ludovic. "Vers une approche basée modèle-image flexible et adaptative en criminalistique des images." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03086427.

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Resumen
Les images numériques sont devenues un moyen de communication standard et universel. Elles prennent place dans notre vie de tous les jours, ce qui entraîne directement des inquiétudes quant à leur intégrité. Nos travaux de recherche étudient différentes méthodes pour examiner l’authenticité d’une image numérique. Nous nous plaçons dans un contexte réaliste où les images sont en grandes quantités et avec une large diversité de manipulations et falsifications ainsi que de sources. Cela nous a poussé à développer des méthodes flexibles et adaptative face à cette diversité.Nous nous sommes en prem
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Ding, Simon. "Advancing cosmological field-level inference with physics-informed Bayesian neural networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2025. http://www.theses.fr/2025SORUS050.

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La cosmologie repose essentiellement sur des observations passives, obtenues avec des télescopes sophistiqués, pour comprendre l'origine, la dynamique et le destin ultime de l'Univers. Les nouveaux relevés de galaxies propulsent la cosmologie dans une ère dominée par les données, nécessitant des adaptations significatives de nos méthodes d'analyse. L'un des principaux défis de la cosmologie moderne est d'extraire des informations physiques significatives des prochains relevés cosmologiques. Parallèlement à cette révolution, l'apprentissage automatique s'impose comme une technique puissante pou
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Ghrissi, Amina. "Ablation par catheter de fibrillation atriale persistante guidée par dispersion spatiotemporelle d’électrogrammes : Identification automatique basée sur l’apprentissage statistique." Thesis, Université Côte d'Azur, 2021. http://www.theses.fr/2021COAZ4026.

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La fibrillation atriale (FA) est l’arythmie cardiaque soutenue la plus fréquemment rencontrée dans la pratique clinique. Pour la traiter, l’ablation par cathéter de zones cardiaques jugées responsables de soutenir l’arythmie est devenue la thérapie la plus utilisée. Un nouveau protocole d’ablation se base sur l’identification des zones atriales où les électrogrammes (EGM) enregistrés à l’aide d’un cathéter à électrodes multiples, appelé PentaRay, manifestent des décalages spatiotemporels significatifs sur plusieurs voies adjacentes. Ce phénomène est appelé dispersion spatio-temporelle (DST). L
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Chéron, Guilhem. "Structured modeling and recognition of human actions in video." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE058.

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La compréhension automatique de vidéos devrait impacter notre vie de tous les jours dans de nombreux domaines comme la conduite autonome, les robots domestiques, la recherche et le filtrage de contenu, les jeux vidéo, la défense ou la sécurité. Le nombre de vidéos croît plus vite chaque année, notamment sur les plateformes telles que YouTube, Twitter ou Facebook. L’analyse automatique de ces données est indispensable pour permettre à de nouvelles applications de voir le jour. L’analyse vidéo, en particulier en environnement non contrôlé, se heurte à plusieurs problèmes comme la variabilité int
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Rabhi, Sara. "Optimized deep learning-based multimodal method for irregular medical timestamped data." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS003.

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L'adoption des dossiers médicaux électroniques dans les systèmes d'information des hôpitaux a conduit à la définition de bases de données regroupant divers types de données telles que des notes cliniques textuelles, des événements médicaux longitudinaux et des informations statiques sur les patients. Toutefois, les données ne sont renseignées que lors des consultations médicales ou des séjours hospitaliers. La fréquence de ces visites varie selon l’état de santé du patient. Ainsi, un système capable d'exploiter les différents types de données collectées à différentes échelles de temps est esse
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Chesneau, Nicolas. "Learning to Recognize Actions with Weak Supervision." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM007/document.

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L'accroissement rapide des données numériques vidéographiques fait de la compréhension automatiquedes vidéos un enjeu de plus en plus important. Comprendre de manière automatique une vidéo recouvrede nombreuses applications, parmi lesquelles l'analyse du contenu vidéo sur le web, les véhicules autonomes,les interfaces homme-machine. Cette thèse présente des contributions dans deux problèmes majeurs pourla compréhension automatique des vidéos : la détection d'actions supervisée par des données web, et la localisation d'actions humaines.La détection d'actions supervisées par des données web a po
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Boonkongkird, Chotipan. "Deep learning for Lyman-alpha based cosmology." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS733.pdf.

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Au fur et à mesure que les relevés cosmologiques progressent et deviennent plus sophistiquées, ils fournissent des données de meilleure résolution, et de plus grand volume. La forêt Lyman-α est apparue comme une sonde puissante pour étudier les propriétés du milieu intergalactique (MIG) jusqu’à des redshift très élevés. L’analyse de ces données massives nécessite des simulations hydrodynamiques avancées capables d’atteindre une résolution comparable à celles des observations, ce qui exige des ordinateurs puissants et une quantité considérable de temps de calcul. Les développements récents dans
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Rohé, Marc-Michel. "Représentation réduite de la segmentation et du suivi des images cardiaques pour l’analyse longitudinale de groupe." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017AZUR4051/document.

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Cette thèse présente des méthodes d’imagerie pour l’analyse du mouvement cardiaque afin de permettre des statistiques groupées, un diagnostic automatique et une étude longitudinale. Ceci est réalisé en combinant des méthodes d’apprentissage et de modélisation statistique. En premier lieu, une méthode automatique de segmentation du myocarde est définie. Pour ce faire, nous développons une méthode de recalage très rapide basée sur des réseaux neuronaux convolutifs qui sont entrainés à apprendre le recalage cardiaque inter-sujet. Ensuite, nous intégrons cette méthode de recalage dans une pipeline
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Sanchez, Théophile. "Reconstructing our past ˸ deep learning for population genetics." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG032.

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Avec l'explosion des technologies de séquençage, de plus en plus de données génomiques sont disponibles, ouvrant la voie à une connaissance approfondie des forces évolutives en œuvre et en particulier de l'histoire démographique des populations. Toutefois, extraire l'information intéressante de ces données massives de manière efficace reste un problème ouvert. Compte tenu de leurs récents succès en apprentissage statistique, les réseaux de neurones artificiels sont un candidat sérieux pour mener à bien une telle analyse. Ces méthodes ont l'avantage de pouvoir traiter des données ayant une gran
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Suzano, Massa Francisco Vitor. "Mise en relation d'images et de modèles 3D avec des réseaux de neurones convolutifs." Thesis, Paris Est, 2017. http://www.theses.fr/2017PESC1198/document.

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La récente mise à disposition de grandes bases de données de modèles 3D permet de nouvelles possibilités pour un raisonnement à un niveau 3D sur les photographies. Cette thèse étudie l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour mettre en relation les modèles 3D et les images.Nous présentons tout d'abord deux contributions qui sont utilisées tout au long de cette thèse : une bibliothèque pour la réduction automatique de la mémoire pour les CNN profonds, et une étude des représentations internes apprises par les CNN pour la mise en correspondance d'images appartenant à des domain
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Kozyrskiy, Bogdan. "Exploring the Intersection of Bayesian Deep Learning and Gaussian Processes." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS064archi.pdf.

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L'apprentissage profond a joué un rôle significatif dans l'établissement de l'apprentissage automatique comme un instrument indispensable dans plusieurs domaines. L'utilisation de l'apprentissage profond pose plusieurs défis. L'apprentissage profond nécessite beaucoup de puissance de calcul pour entraîner et appliquer des modèles. Un autre problème de l'apprentissage profond est son incapacité à estimer l'incertitude des prédictions, ce qui crée des obstacles dans les applications sensibles aux risques. Cette thèse présente quatre projets pour résoudre ces problèmes: Nous proposons une approch
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Staerman, Guillaume. "Functional anomaly detection and robust estimation." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT021.

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L’engouement pour l’apprentissage automatique s’étend à presque tous les domaines comme l’énergie, la médecine ou la finance. L’omniprésence des capteurs met à disposition de plus en plus de données avec une granularité toujours plus fine. Une abondance de nouvelles applications telles que la surveillance d’infrastructures complexes comme les avions ou les réseaux d’énergie, ainsi que la disponibilité d’échantillons de données massives, potentiellement corrompues, ont mis la pression sur la communauté scientifique pour développer de nouvelles méthodes et algorithmes d’apprentissage automatique
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Benkirane, Hakim. "Deep learning methods for the integration of multi-omics and histopathology data for precision medicine in oncology." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASR022.

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La médecine de précision est une approche émergente pour le traitement et la prévention des maladies qui prend en compte la variabilité individuelle dans les gènes, l'environnement et le mode de vie. L'objectif est de prédire plus précisément quelles stratégies de traitement et de prévention pour une maladie particulière fonctionneront dans quels groupes de personnes. En oncologie, la médecine de précision s'accompagne d'une augmentation drastique des données collectées pour chaque individu, caractérisée par une grande diversité de sources de données. Par exemple, les patients recevant un trai
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Maignant, Elodie. "Plongements barycentriques pour l'apprentissage géométrique de variétés : application aux formes et graphes." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4096.

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Resumen
Une image obtenue par IRM, c'est plus de 60 000 pixels. La plus grosse protéine connue chez l'être humain est constituée d'environ 30 000 acides aminés. On parle de données en grande dimension. En réalité, la plupart des données en grande dimension ne le sont qu'en apparence. Par exemple, de toutes les images que l'on pourrait générer aléatoirement en coloriant 256 x 256 pixels, seule une infime proportion ressemblerait à l'image IRM d'un cerveau humain. C'est ce qu'on appelle la dimension intrinsèque des données. En grande dimension, apprentissage rime donc souvent avec réduction de dimension
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Beghini, Federica. "À la recherche de la « pépite d'or » : Étude textométrique de l'œuvre de Milan Kundera." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. https://intranet-theses.unice.fr/2023COAZ2020.

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Cette étude consiste en une analyse linguistique intégrée de l'œuvre de Milan Kundera, écrivain tchèque naturalisé français. Par analyse intégrée, nous entendons une étude linguistique menée à l'aide des méthodes qualitatives et quantitatives. Plus précisément, les méthodes utilisées appartiennent au domaine de la textométrie, discipline dont l'objectif est d'analyser les corpus textuels par le biais d'un traitement informatisé (Guiraud, 1960 ; Lebart, Salem, 1994 ; Pincemin, 2020). Plus généralement, ces travaux pourraient donc être inclus dans le domaine de la stylométrie, puisque cette anal
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Pajot, Arthur. "Incorporating physical knowledge into deep neural network." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS290.

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Resumen
Un processus physique est un phénomène marqué par des changements graduels à travers une série d'états successifs se produisant dans le monde physique. Les physiciens et les climatologues tentent de modéliser ces processus d'une manière fondée sur le principe de descriptions analytiques des connaissances a priori des processus sous-jacents. Malgré le succès indéniable de l'apprentissage profond, une approche entièrement axée sur les données n'est pas non plus encore prête à remettre en question l'approche classique de modélisation des systèmes dynamiques. Nous tenterons de démontrer dans cette
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Alkan, Atilla Kaan. "Natural Language Processing for Analyzing Messages of Astrophysical Observations." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG114.

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Cette thèse aborde l’un des défis majeurs dans l’analyse de textes non structurés en astrophysique : l’extraction et la synthèse d’information sur des objets célestes à partir de rapports d’observation astronomique. L'extraction d'information (EI) est un sous-domaine clé du traitement automatique des langues (TAL), qui vise à transformer des textes non structurés en une représentation formelle et exploitable, permettant ainsi de structurer les connaissances contenues dans les documents. Les tâches classiques de l’EI incluent la reconnaissance d’entités nommées (REN), l'extraction de relations,
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Nguyen, Van-Thai. "AI-based maintenance planning for multi-component systems considering different kinds of dependencies." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0070.

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Resumen
Le maintien en condition opérationnel de systèmes industriels reste un challenge important en regard des dépendances multiples entre composants (ex. dépendance économique, stochastique et structurelle) et du grand nombre de variables de décision en maintenance à optimiser.Pour faire face à ce défi, cette thèse vise à proposer une approche d'optimisation de la maintenance basée sur l'intelligence artificielle permettant de prendre en compte différents types de dépendances entre composants. En particulier, l'approche de maintenance proposée intègre un modèle de prédiction basé sur des réseaux de
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Resmerita, Diana. "Compression pour l'apprentissage en profondeur." Thesis, Université Côte d'Azur, 2022. http://www.theses.fr/2022COAZ4043.

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Les voitures autonomes sont des applications complexes qui nécessitent des machines puissantes pour pouvoir fonctionner correctement. Des tâches telles que rester entre les lignes blanches, lire les panneaux ou éviter les obstacles sont résolues en utilisant plusieurs réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour classer ou détecter les objets. Il est très important que tous les réseaux fonctionnent en parallèle afin de transmettre toutes les informations nécessaires et de prendre une décision commune. Aujourd'hui, à force de s'améliorer, les réseaux sont devenus plus gros et plus coûteux en termes
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Kodi, Ramanah Doogesh. "Bayesian statistical inference and deep learning for primordial cosmology and cosmic acceleration." Thesis, Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS169.

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Cette thèse a pour vocation le développement et l’application de nouvelles techniques d’inférence statistique bayésienne et d’apprentissage profond pour relever les défis statistiques imposés par les gros volumes de données complexes des missions du fond diffus cosmologique (CMB) ou des relevés profonds de galaxies de la prochaine génération, dans le but d'optimiser l’exploitation des données scientifiques afin d’améliorer, à terme, notre compréhension de l’Univers. La première partie de cette thèse concerne l'extraction des modes E et B du signal de polarisation du CMB à partir des données. N
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Schmitt, Thomas. "Appariements collaboratifs des offres et demandes d’emploi." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS210/document.

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Notre recherche porte sur la recommandation de nouvelles offres d'emploi venant d'être postées et n'ayant pas d'historique d'interactions (démarrage à froid). Nous adaptons les systèmes de recommandations bien connus dans le domaine du commerce électronique à cet objectif, en exploitant les traces d'usage de l'ensemble des demandeurs d'emploi sur les offres antérieures. Une des spécificités du travail présenté est d'avoir considéré des données réelles, et de s'être attaqué aux défis de l'hétérogénéité et du bruit des documents textuels. La contribution présentée intègre l'information des donné
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Martineau, Maxime. "Deep learning onto graph space : application to image-based insect recognition." Thesis, Tours, 2019. http://www.theses.fr/2019TOUR4024.

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Le but de cette thèse est d'étudier la reconnaissance d'insectes comme un problème de reconnaissance des formes basé images. Bien que ce problème ait été étudié en profondeur au long des trois dernières décennies, un aspect reste selon nous toujours à expérimenter à ce jour : les approches profondes (deep learning). À cet effet, la première contribution de cette thèse consiste à déterminer la faisabilité de l'application des réseaux de neurones convolutifs profonds (CNN) au problème de reconnaissance d'images d'insectes. Les limitations majeures ont les suivantes: les images sont très rares et
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Lefort, Tanguy. "Label ambiguity in crowdsourcing for classification and expert feedback." Electronic Thesis or Diss., Université de Montpellier (2022-....), 2024. http://www.theses.fr/2024UMONS020.

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Alors que les jeux de données de classification sont composés d'un nombre croissant de données, le besoin d'expertise humaine pour les étiqueter est toujours présent. Les plateformes de crowdsourcing sont un moyen de recueillir les commentaires d'experts à faible coût. Cependant, la qualité de ces étiquettes n'est pas toujours garantie. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le problème de l'ambiguïté des étiquettes dans le crowdsourcing. L'ambiguïté des étiquettes a principalement deux sources : la capacité du travailleur et la difficulté de la tâche. Nous présentons tout d'abord un nouv
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Kiendrébéogo, Ramodgwendé Weizmann. "Développements pour l'observation et la caractérisation des sources multi-messagers d'ondes gravitationnelles lors des campagnes d'observation LIGO-Virgo-KAGRA." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ5034.

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Les campagnes d'observation d'Advanced LIGO/Virgo ont révélé la physique complexe des fusions d'étoiles à neutrons binaires (BNS) et de trous noirs binaires. En 2017, la découverte simultanée des ondes gravitationnelles (OG) et des contreparties électromagnétiques (EM) d'une fusion de BNS a offert une vision détaillée de ce phénomène, avec de nombreux résultats en astrophysique, notamment sur la matière ultra-dense. Cependant, depuis lors, aucune nouvelle détection multi-messagers n'a été réalisée. Cela est dû aux défis des alertes rapides des OG, de la réactivité des télescopes et du traiteme
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Monnier, Lily. "Statistical Learning for Single-Cell Data Analysis in Oncology." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPAST027.

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Le séquençage de l'ARN à l'échelle d'une unique cellule (single-cell) permet d'étudier les niveaux d'expression des gènes dans chacune des milliers ou des millions de cellules individuelles. Il joue un rôle clé en oncologie pour étudier l'hétérogénéité des tumeurs et identifier les différents types de cellules, même rares. Cependant, l'analyse de ces données soulève plusieurs questions statistiques d'intérêt, en particulier, la correction de l'effet de batch. Nous proposons de résoudre ce problème en exploitant la puissance des méthodes d'apprentissage profond. En effet, la grande quantité de
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Tran, Gia-Lac. "Advances in Deep Gaussian Processes : calibration and sparsification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2020SORUS410.pdf.

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L'intégration des Convolutional Neural Networks (CNNs) et des GPs est une solution prometteuse pour améliorer le pouvoir de représentation des méthodes contemporaines. Dans notre première étude, nous utilisons des diagrammes de fiabilité pour montrer que les combinaisons actuelles de cnns et GPs sont mal calibrées, ce qui donne lieu à des prédictions trop confiantes. En utilisant des Random Feature et la technique d'inférence variationnelle, nous proposons une nouvelle solution correctement calibrée pour combinaisons des CNNs et des GPs. Nous proposons également une extension intuitive de cett
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Desir, Chesner. "Classification automatique d'images, application à l'imagerie du poumon profond." Phd thesis, Rouen, 2013. http://www.theses.fr/2013ROUES053.

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Cette thèse porte sur la classification automatique d’images, appliquée aux images acquises par alvéoscopie, une nouvelle technique d’imagerie du poumon profond. L’objectif est la conception et le développement d’un système d’aide au diagnostic permettant d’aider le praticien à analyser ces images jamais vues auparavant. Nous avons élaboré, au travers de deux contributions, des méthodes performantes, génériques et robustes permettant de classer de façon satisfaisante les images de patients sains et pathologiques. Nous avons proposé un premier système complet de classification basé à la fois su
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Desir, Chesner. "Classification Automatique d'Images, Application à l'Imagerie du Poumon Profond." Phd thesis, Université de Rouen, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00879356.

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Cette thèse porte sur la classification automatique d'images, appliquée aux images acquises par alvéoscopie, une nouvelle technique d'imagerie du poumon profond. L'objectif est la conception et le développement d'un système d'aide au diagnostic permettant d'aider le praticien à analyser ces images jamais vues auparavant. Nous avons élaboré, au travers de deux contributions, des méthodes performantes, génériques et robustes permettant de classer de façon satisfaisante les images de patients sains et pathologiques. Nous avons proposé un premier système complet de classification basé à la fois su
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Fissore, Giancarlo. "Generative modeling : statistical physics of Restricted Boltzmann Machines, learning with missing information and scalable training of Linear Flows." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG028.

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Les modèles de réseaux neuronaux capables d'approximer et d'échantillonner des distributions de probabilité à haute dimension sont connus sous le nom de modèles génératifs. Ces dernières années, cette classe de modèles a fait l'objet d'une attention particulière en raison de son potentiel à apprendre automatiquement des représentations significatives de la grande quantité de données que nous produisons et consommons quotidiennement. Cette thèse présente des résultats théoriques et algorithmiques relatifs aux modèles génératifs et elle est divisée en deux parties. Dans la première partie, nous
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Pacreau, Grégoire. "Operator Learning for Recommender Systems and Uncertainty Quantification." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2025. http://www.theses.fr/2025IPPAX008.

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Cette thèse a pour sujet l'estimation d'opérateurs et l'établissement de bornes non-asymptotique sur leur précision. En première partie, nous traiterons de l'estimation de la covariance en présence de valeurs manquantes ou contaminées. Nous montrons qu'un simple débiaisage est minimax optimal et bat en pratique les procédures plus complexes de l'état de l'art.Dans une deuxième partie, nous étudierons un bandit linéaire multi-tâche, dont la matrice des coefficients de la régression peut se décomposer en le produit de matrices plus petites: la première est une matrice de représentation commune q
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