Literatura académica sobre el tema "Système en apprentissage automatique"
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Artículos de revistas sobre el tema "Système en apprentissage automatique"
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Fontanabona, Jacky. "Mieux comprendre comment un élève donne du sens aux cartes." Cahiers de géographie du Québec 43, n.º 120 (12 de abril de 2005): 517–38. http://dx.doi.org/10.7202/022853ar.
Texto completoResumen
Cet article étudie les processus grâce auxquels un élève interprète un document cartographique. En classe de géographie, un élève construit ses représentations d'un monde conçu comme une étendue terrestre socialement appropriée. L'interprétation des cartes n'est pas une activité innée ou automatique. Les concepts de représentation, de système d'expression cartographique et de type iconique permettent de mieux comprendre et de rendre compte des processus cognitifs et des relations sémiotiques mis en oeuvre. Une carte articule un mode d'expression graphique fondé sur les analogies induites par une sémiotique planaire et un mode d'expression verbal fondé sur une lecture séquentielle de symboles. L'identification de formes cartographiques dépend d'un apprentissage méthodologique et d'une culture géographique. Elle n'épuise pas toutes les interrogations de la géographie, mais s'avère particulièrement adaptée aux problématiques de l'analyse spatiale.
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Heddam, Salim, Abdelmalek Bermad y Noureddine Dechemi. "Modélisation de la dose de coagulant par les systèmes à base d’inférence floue (ANFIS) application à la station de traitement des eaux de Boudouaou (Algérie)". Revue des sciences de l’eau 25, n.º 1 (28 de marzo de 2012): 1–17. http://dx.doi.org/10.7202/1008532ar.
Texto completoResumen
La coagulation est l’une des étapes les plus importantes dans le traitement des eaux. La difficulté principale est de déterminer la dose optimale de coagulant à injecter en fonction des caractéristiques de l’eau brute. Un mauvais contrôle de ce procédé peut entraîner une augmentation importante des coûts de fonctionnement et le non-respect des objectifs de qualité en sortie de la station de traitement. Le sulfate d’aluminium (Al2SO4.18H2O) est le réactif coagulant le plus généralement utilisé. La détermination de la dose de coagulant se fait au moyen de l’essai dit de « Jar Test » conduit en laboratoire. Ce type d’approche a le désavantage d’avoir un temps de retard relativement long et ne permet donc pas un contrôle automatique du procédé de coagulation. Le présent article décrit un modèle neuro flou de type Takagi Sugeno (TK), développé pour la prédiction de la dose de coagulant utilisée lors de la phase de clarification dans la station de traitement des eaux de Boudouaou qui alimente la ville d’Alger en eau potable. Le modèle ANFIS (système d’inférence flou à base de réseaux de neurones adaptatifs), qui combine les techniques floues et neuronales en formant un réseau à apprentissage supervisé, a été appliqué durant la phase de calage et testé en période de validation. Les résultats obtenus par le modèle ANFIS ont été comparés avec ceux obtenus avec un réseau de neurones de type perceptron multicouche (MLP) et un troisième modèle à base de regression linéaire multiple (MLR). Un coefficient de détermination (R2) de l’ordre de 0,92 en période de validation a été obtenu avec le modèle ANFIS, alors que pour le MLP, il est de l’ordre de 0,75, et que pour le modèle MLR, il ne dépasse pas 0,35. Les résultats obtenus sont d’une grande importance pour la gestion de l’installation.
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Rigaud, Françoise. "Apprentissage et système éducatif". Raison présente 110, n.º 1 (1994): 29–41. http://dx.doi.org/10.3406/raipr.1994.3202.
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Benbouzid, Bilel. "Introduction au dossier : « Équité en apprentissage automatique »". Statistique et société, n.º 10 | 3 (1 de diciembre de 2022): 9–11. http://dx.doi.org/10.4000/statsoc.581.
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Serry, Arnaud y Laurent Lévêque. "Le système d’identification automatique (AIS)". Netcom, n.º 29-1/2 (14 de diciembre de 2015): 177–202. http://dx.doi.org/10.4000/netcom.1943.
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Friemel, F., P. Lerouge, F. Poirier, C. Larger y G. Cannet. "Système automatique d'évaluation des performances anaérobies". Science & Sports 4, n.º 3 (septiembre de 1989): 193–98. http://dx.doi.org/10.1016/s0765-1597(89)80055-3.
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Backelandt, B., F. Cocchiello, B. Schaffar, C. Lespagnol, P. Alexandre y M. Bachmann. "Système d’inspection automatique de surface SIAS". Revue de Métallurgie 93, n.º 10 (octubre de 1996): 1265–70. http://dx.doi.org/10.1051/metal/199693101265.
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Nault, Georges. "Vers une théorie du récit automatique". Cinémas 2, n.º 1 (8 de marzo de 2011): 137–48. http://dx.doi.org/10.7202/1001055ar.
Texto completoResumen
Au-delà des méthodes traditionnelles d’écriture de scénarios, on peut vraisemblablement concevoir une utilisation des ordinateurs modernes et des techniques particulières à l’intelligence artificielle à des fins de support à la créativité et à l’imagination. L’auteur décrit comment il a pu construire une formalisation des théories narratives du récit suffisamment stricte et rigoureuse pour permettre l’élaboration et l’implantation d’un système de génération automatique de récits. Ce système expérimental repose en grande partie sur la capacité particulière aux ordinateurs de pouvoir générer et évaluer une grand nombre d’alternatives de récits possibles et cela dans des temps relativement courts. Un tel système se veut une aide à la création pour un éventuel scénariste et ne prétend aucunement remplacer l’humain dans sa tâche première de création.
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Hertig, Michael. "L' enrichissement automatique de l’indexation dans le réseau Renouvaud". Informationswissenschaft: Theorie, Methode und Praxis 6, n.º 1 (9 de julio de 2020): 298–311. http://dx.doi.org/10.18755/iw.2020.16.
Texto completoResumen
Ce travail cherche à décrire l’enrichissement automatique de l’indexation ainsi que les différentes manières de l’appliquer aux données bibliographiques, notamment dans le réseau vaudois de bibliothèques Renouvaud. L’enrichissement automatique de l’indexation consiste à ajouter des informations à une ressource documentaire concernant son contenu. Il s’agit d’une pratique faisant l’objet d’un nouvel intérêt dans les bibliothèques, car elle permet de résoudre des problèmes associés à l’indexation matière utilisant des vocabulaires contrôlés. Il s’agit principalement des problèmes de la masse des documents à indexer et de l’hétérogénéité des référentiels utilisés. Dans un premier temps, l’enrichissement automatique de l’indexation est introduit dans le contexte de remise en question de l’indexation matière et est présenté comme solution à ces deux problèmes. Dans un deuxième temps, ce travail examine la possibilité d’implémenter un système d’enrichissement automatique sur les données du réseau Renouvaud. Un état des lieux de l’indexation est présenté et débouche sur une analyse établissant si l’enrichissement automatique est envisageable. Enfin, l’on présente une tentative d’enrichissement automatique concrète, au moyen du système de gestion Alma utilisé dans Renouvaud.
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Buvet*, Pierre-André y Laurent Tromeur. "Le dialogue homme-machine : un système de traduction automatique spécifique". Traduction 55, n.º 1 (30 de abril de 2010): 58–70. http://dx.doi.org/10.7202/039602ar.
Texto completoResumen
Résumé Nous décrivons un système de dialogue homme-machine conçu comme un système de traduction bilingue qui a la particularité de mettre en relation une langue naturelle et un langage informatique. Le système de dialogue homme-machine doit servir d’interface entre un utilisateur et une plateforme Web qui développe automatiquement des applications informatiques. Dans un premier temps, nous rappelons les particularités d’un système de dialogue homme-machine et nous présentons le système d’interaction en langue naturelle que nous utilisons. Dans un deuxième temps, nous détaillons le mode de fonctionnement du système de transfert. Dans un troisième temps, nous précisons le traitement linguistique qui permet au système d’interpréter des instructions rédigées par les usagers et de les traduire en langage-machine.
Tesis sobre el tema "Système en apprentissage automatique"
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Burg, Bernard. "Apprentissage de règles de comportement destinées au contrôle d'un système". Paris 11, 1988. http://www.theses.fr/1988PA112375.
Texto completoResumen
Les systèmes de contrôle de processus sont confrontés à des applications de plus en plus complexes à appréhender. Il semble intéressant, par exemple dans le cadre de l'étude des phénomènes mal ou peu modélisés, d'avoir recours à des techniques d'informatique symbolique pour profiter de leur souplesse d'utilisation. Ainsi fut développé un système de contrôle de processus à base de règles de comportement, la principale difficulté consiste alors à acquérir ces règles. Sa résolution a nécessité l'utilisation conjointe de plusieurs techniques, respectivement les techniques numériques d'analyses de données pour débruiter et réduire la dimensionnalité de l'espace d'états, puis des techniques structurelles pour transcrire l'aspect temporel, modéliser les structures sous-jacentes et finalement des techniques d'apprentissage symbolique automatique pour trouver des regroupements conceptuels, généraliser et extrapoler les connaissances acquises. L'ensemble de ces techniques est mis en œuvre par des techniques d'intelligence artificielle analysant les résultats de chaque phase grâce à des critères généraux décrivant conceptuellement chaque technique, ses résultats escomptés et génère des plans d'actions pour guider l'apprentissage. Trois techniques d'apprentissage sont utilisées : la première part de points de mesure du phénomène qu'elle utilise dans une démarche inductive, elle confère une notion de complétude au jeu de règles. La seconde part d'un modèle flou du phénomène à contrôler qu'elle met en œuvre dans un apprentissage déductif, elle apporte la cohérence en intégrant les connaissances des experts. Enfin, les règles de comportement issues de ces approches sont utilisées et affinées dans un apprentissage en interaction avec l'environnement. Le programme CANDIDE a vu deux domaines d'application : le contrôle en vitesse d'un moteur en courant continu et la conduite automobileProcess control systems have to face applications which are always more ambitions and difficult to master. In some cases it is not easy to use conventional process control techniques. With the introduction of declarative methods it is possible to start in a pragmatic way and to set an implicit formulation of the problem when no explicit formulation is available. New mechanisms can be envisioned, and we conceived a rule based controller, then the difficulty remains on the design of the rule sets. To overcome this problem, we had to use jointly some learning techniques, such as data analysis to cope with noisy data and to project them into reduced space representations. Then structural techniques allow to modelise the temporal evolution of the process control and the hidden structures. Finally, artificial intelligence machine learning techniques discover the concepts and generalise the acquired knowledge. The whole technique set is supervised by artificial intelligence, it analyses the results issued from each learning step and planes the next action to perform. Three learning strategies are used: the first one starts from the data and uses inductive learning, it proves some completeness. The second one begins with a fuzzy model and acquires rules by deduction, it brings coherency via expert knowledge. Finally the behavior rules are used and refined by means of interaction with the environment. The learning program CANDIDE performed two case studies - the speed control of a DC motor the automatic driving of a car
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Robineau, Pierre. "Vers un système d'apprentissage symbolique flexible et compréhensible pour une aide à la découverte de connaissances". Avignon, 1995. http://www.theses.fr/1995AVIG0111.
Texto completoResumen
Nous nous interessons a l'emploi de techniques d'apprentissage symbolique automatique (asa) pour decouvrir des regularites dans une base de connaissances. Nous voulons que ce travail puisse etre effectue par d'autres personnes que des specialistes d'asa. Ceci nous amene a formuler deux proprietes que doivent verifier des systemes repondant a de telles exigences : ils sont flexibles, c'est-a-dire que leur biais est modifiable par l'utilisateur sans programmation explicite, et comprehensibles dans leurs raisonnements et leurs resultats. Nous proposons une architecture qui, par l'utilisation conjointe d'outils generiques et de programmation par demonstration, atteint ces deux objectifs. Nous decrivons deux algorithmes generiques originaux de generalisation et de reformulation sur des descriptions structurelles entrant dans le cadre de cette architecture. Chacun d'eux, par simple configuration de ses parametres generiques qui sont des fonctions, permet de retrouver des methodes connues, l'un de generalisation, l'autre de reformulation. Nous exposons egalement une nouvelle methode de programmation par demonstration. Par une interaction avec l'utilisateur, elle permet de produire inductivement des programmes prolog a partir d'exemples de resolution de taches. Nous presentons casa, un prototype de systeme d'asa flexible et comprehensible, qui regroupe l'ensemble de ces propositions et y ajoute quelques fonctionnalites supplementaires comme des outils de gestion d'une base de connaissances
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Lin, Shiuan-Sung. "Optimisation du graphe de décodage d'un système de reconnaissance vocale par apprentissage discriminant". Paris, ENST, 2007. http://www.theses.fr/2007ENST0006.
Texto completoResumen
Les trois sources principalement utilisées en reconnaissance vocale automatique (Automatic Speech Recognition, ASR) sont les modèles acoustiques, le dictionnaire et le modèle de langage. Elles sont habituellement conçues et optimisées de manière séparée. Notre travail a proposé une méthodologie, à savoir un apprentissage discriminant sur un grand graphe de décodage, pour optimiser conjointement les paramètres de ces différents modèles, en se fondant sur l'intégration des ressources dans un transducteur fini pondéré dont les poids des transitions sont estimés par de manière discriminante. Dans ce cadre d'apprentissage, les paramètres du modèle sont ajustés itérativement de façon à réduire progressivement le nombre d'erreurs de retranscription commises par le système. Nous considérons en particulier dans ce travail de mettre en oeuvre ce cadre d'apprentissage pour une tâche de reconnaissance à « grand vocabulaire » : la transcription automatique des nouvelles de la radio française. Nous proposons plusieurs techniques pour un accélérer les algorithmes de décodage, afin de rendre ce type d'apprentissage computationnellement faisable. Une série d'expériences conduites sur cette tâche montrent qu'une réduction de 1 point du taux d'erreur de retranscription peut être obtenu, démontrant que cette méthodologie d'apprentissage permet d'améliorer les performances des systèmes de reconnaissance. Diverses extensions de cette méthode seront finalement présentées et discutéesThe three main knowledge sources used in the automatic speech recognition (ASR), namely the acoustic models, a dictionary and a language model, are usually designed and optimized in isolation. Our previous work proposed a methodology for jointly tuning these parameters, based on the integration of the resources as a finite-state graph, whose transition weights are trained discriminatively. In this training framework, parameter optimization is performed on a static decoding graph, whose transition weights are iteratively adjusted. We extend our previous work to a much more complex large-vocabulary task: French radio broadcast news database (ESTER). We also propose several fast decoding techniques to make the training practical. Experiments show that a reduction of 1% absolute of word error rate (WER) can be obtained, demonstrating the effectiveness of this training framework. In addition, we also investigate the strengths and shortcomings of this approach and discuss the new directions it opens
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Hoet, Shirley. "Apprentissage de la communication dans un système multi-agents ouvert, asynchrone et faiblement couplé". Paris 6, 2012. http://www.theses.fr/2012PA066511.
Texto completoResumen
Dans un système multi-agents, la communication directe permet aux agents, via l’envoi de messages structurés, d’échanger des informations, de déléguer des tâches ou de négocier. Dans les travaux actuels, il est généralement supposé que l’agent connaît la nature des messages qu’il doit envoyer ainsi que le moment où les envoyer. Mais si l’on se place dans les systèmes multi-agents ouverts et faiblement couplés, cette hypothèse n’est plus valide : les agents ne se « connaissant » pas, ils ne peuvent déterminer à l’avance quels messages s’envoyer. L’objectif de cette thèse est par conséquent de définir des mécanismes pour permettre aux agents d’apprendre à communiquer avec les autres agents, en fonction de leurs objectifs et des changements perçus dans le systèmeNous présentons tout d'abord un algorithme d’exploration couplé à un protocole multi-agents permettant à un agent de construire le contenu de ses messages. Ensuite, nous présentons un mécanisme d’apprentissage par renforcement couplé à une mémoire permettant à un agent de déterminer s' il doit ou non communiquer et dans ce cas quel message il doit envoyer. Suite à l’évaluation de notre algorithme d’apprentissage, nous avons mis en évidence des problèmes que nous imputons à l’utilisation d’une mémoire qui n’est pas spécifique à la communication. C'est pourquoi nous proposons un nouveau modèle de mémoire spécifique à l’apprentissage de la communication. Enfin, nous proposons un mécanisme permettant d’extraire le modèle des actes de communication, c’est-à-dire les préconditions et les effets attendus des messages d'un agent. Afin qu'il puisse les utiliser dans de nouveaux contextesIn a Multi-Agent System (MAS) , direct communication allows agents to exchange information, delegate tasks or negotiate by sending structured messages. In current approaches, it is generally assumed that agents know the content and recipients of the messages it has to send, and the moment in time when it should send it. However, in open and loosely coupled MAS, this hypothesis is no longer valid : agents to not "know" each other and cannot determine in advance what message to send, when and to whom. The goal of this PhD thesis is to define mechanisms for agents to learn how to communicate with other agents, based on their own goals and changes perceived in the system. First, we present an exploration algorithm coupled with a multi-agent protocol that allows agents to build the content of their messages. Second, we present a reinforcement learning mechanism that allows an agent to decide when it must communicate and what message it must send. Our algorithm is based on using a memory in which the agent can store its beliefs and the communication acts it has used. The evaluation ofour learning algorithm showed problems that come from using a general-purpose memory structure. This impacts our learning mechanism by creating a too large set of states for the algorithm to workThat is why we present a new model of memory for communication learning based on storing dates and message answers. Last, we propose a mechanism that allows the agent to build a model of communication acts, i. E. The preconditions it must satisfy to send the message and a description of the expected effects of this message on the system
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Ferreira, Emmanuel. "Apprentissage automatique en ligne pour un dialogue homme-machine situé". Thesis, Avignon, 2015. http://www.theses.fr/2015AVIG0206/document.
Texto completoResumen
Un système de dialogue permet de doter la Machine de la capacité d'interagir de façon naturelle et efficace avec l'Homme. Dans cette thèse nous nous intéressons au développement d'un système de dialogue reposant sur des approches statistiques, et en particulier du cadre formel des Processus Décisionnel de Markov Partiellement Observable, en anglais Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), qui à ce jour fait office de référence dans la littérature en ce qui concerne la gestion statistique du dialogue. Ce modèle permet à la fois une prise en compte améliorée de l'incertitude inhérente au traitement des données en provenance de l'utilisateur (notamment la parole) et aussi l'optimisation automatique de la politique d'interaction à partir de données grâce à l'apprentissage par renforcement, en anglais Reinforcement Learning (RL). Cependant, une des problématiques liées aux approches statistiques est qu'elles nécessitent le recours à une grande quantité de données d'apprentissage pour atteindre des niveaux de performances acceptables. Or, la collecte de telles données est un processus long et coûteux qui nécessite généralement, pour le cas du dialogue, la réalisation de prototypes fonctionnels avec l'intervention d'experts et/ou le développement de solution alternative comme le recours à la simulation d'utilisateurs. En effet, très peu de travaux considèrent à ce jour la possibilité d'un apprentissage de la stratégie de la Machine de part sa mise en situation de zéro (sans apprentissage préalable) face à de vrais utilisateurs. Pourtant cette solution présente un grand intérêt, elle permet par exemple d'inscrire le processus d'apprentissage comme une partie intégrante du cycle de vie d'un système lui offrant la capacité de s'adapter à de nouvelles conditions de façon dynamique et continue. Dans cette thèse, nous nous attacherons donc à apporter des solutions visant à rendre possible ce démarrage à froid du système mais aussi, à améliorer sa capacité à s'adapter à de nouvelles conditions (extension de domaine, changement d'utilisateur,...). Pour ce faire, nous envisagerons dans un premier temps l'utilisation de l'expertise du domaine (règles expertes) pour guider l'apprentissage initial de la politique d'interaction du système. De même, nous étudierons l'impact de la prise en compte de jugements subjectifs émis par l'utilisateur au fil de l'interaction dans l'apprentissage, notamment dans un contexte de changement de profil d'utilisateur où la politique préalablement apprise doit alors pouvoir s'adapter à de nouvelles conditions. Les résultats obtenus sur une tâche de référence montrent la possibilité d'apprendre une politique (quasi-)optimale en quelques centaines d'interactions, mais aussi que les informations supplémentaires considérées dans nos propositions sont à même d'accélérer significativement l'apprentissage et d'améliorer la tolérance aux bruits dans la chaîne de traitement. Dans un second temps nous nous intéresserons à réduire les coûts de développement d'un module de compréhension de la parole utilisé dans l'étiquetage sémantique d'un tour de dialogue. Pour cela, nous exploiterons les récentes avancées dans les techniques de projection des mots dans des espaces vectoriels continus conservant les propriétés syntactiques et sémantiques, pour généraliser à partir des connaissances initiales limitées de la tâche pour comprendre l'utilisateur. Nous nous attacherons aussi à proposer des solutions afin d'enrichir dynamiquement cette connaissance et étudier le rapport de cette technique avec les méthodes statistiques état de l'art. Là encore nos résultats expérimentaux montrent qu'il est possible d'atteindre des performances état de l'art avec très peu de données et de raffiner ces modèles ensuite avec des retours utilisateurs dont le coût peut lui-même être optimiséA dialogue system should give the machine the ability to interactnaturally and efficiently with humans. In this thesis, we focus on theissue of the development of stochastic dialogue systems. Thus, we especiallyconsider the Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)framework which yields state-of-the-art performance on goal-oriented dialoguemanagement tasks. This model enables the system to cope with thecommunication ambiguities due to noisy channel and also to optimize itsdialogue management strategy directly from data with Reinforcement Learning (RL)methods.Considering statistical approaches often requires the availability of alarge amount of training data to reach good performance. However, corpora of interest are seldom readily available and collectingsuch data is both time consuming and expensive. For instance, it mayrequire a working prototype to initiate preliminary experiments with thesupport of expert users or to consider other alternatives such as usersimulation techniques.Very few studies to date have considered learning a dialogue strategyfrom scratch by interacting with real users, yet this solution is ofgreat interest. Indeed, considering the learning process as part of thelife cycle of a system offers a principle framework to dynamically adaptthe system to new conditions in an online and seamless fashion.In this thesis, we endeavour to provide solutions to make possible thisdialogue system cold start (nearly from scratch) but also to improve its ability to adapt to new conditions in operation (domain extension, new user profile, etc.).First, we investigate the conditions under which initial expertknowledge (such as expert rules) can be used to accelerate the policyoptimization of a learning agent. Similarly, we study how polarized userappraisals gathered throughout the course of the interaction can beintegrated into a reinforcement learning-based dialogue manager. Morespecifically, we discuss how this information can be cast intosocially-inspired rewards to speed up the policy optimisation for bothefficient task completion and user adaptation in an online learning setting.The results obtained on a reference task demonstrate that a(quasi-)optimal policy can be learnt in just a few hundred dialogues,but also that the considered additional information is able tosignificantly accelerate the learning as well as improving the noise tolerance.Second, we focus on reducing the development cost of the spoken language understanding module. For this, we exploit recent word embedding models(projection of words in a continuous vector space representing syntacticand semantic properties) to generalize from a limited initial knowledgeabout the dialogue task to enable the machine to instantly understandthe user utterances. We also propose to dynamically enrich thisknowledge with both active learning techniques and state-of-the-artstatistical methods. Our experimental results show that state-of-the-artperformance can be obtained with a very limited amount of in-domain andin-context data. We also show that we are able to refine the proposedmodel by exploiting user returns about the system outputs as well as tooptimize our adaptive learning with an adversarial bandit algorithm tosuccessfully balance the trade-off between user effort and moduleperformance.Finally, we study how the physical embodiment of a dialogue system in a humanoid robot can help the interaction in a dedicated Human-Robotapplication where dialogue system learning and testing are carried outwith real users. Indeed, in this thesis we propose an extension of thepreviously considered decision-making techniques to be able to take intoaccount the robot's awareness of the users' belief (perspective taking)in a RL-based situated dialogue management optimisation procedure
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Ramdani, Mohammed. "Système d'induction formelle à base de connaissances imprécises". Paris 6, 1994. http://www.theses.fr/1994PA066237.
Texto completoResumen
Notre thème de recherche traite de l'incertitude et l’imprécision dans les systèmes d'apprentissage symbolique numérique Les ensembles de données qui sont utilisés comme base d'exemples pour les systèmes d'apprentissage classiques (machine learning), sont souvent décrits par des attributs qui ont des valeurs numériques continues. Beaucoup d'algorithmes sont capables de traiter ces types d'attributs sans faire référence aux connaissances du domaine. Dans nos travaux nous utilisons les connaissances du domaine pour améliorer la qualité d'apprentissage. Nous avons principalement travaille sur les attributs qui ont une double description numérique symbolique (discret ordonné). Nous utilisons une interface numérique symbolique basée sur les sous-ensembles flous pour traiter ces données, et nous montrons la façon avec laquelle ces données doivent être exploitées dans des systèmes d'apprentissage classiques. D'autre part, nous avons étudié d'autres types de connaissances du domaine, enrichissant le processus d'apprentissage. Ces connaissances peuvent exprimer, une certaine indifférence entre les décisions, ou des similitudes entre les valeurs des attributs vis a vis des décisions. Notre approche a donné lieu à un système d'apprentissage appelé SAFI (système d'apprentissage flou interactif). Il génère un arbre de décision flou à partir d'un ensemble d'exemples contenant des données floues. Pour construire cet arbre, nous utilisons comme fonction d’évaluation une entropie floue, basée sur les probabilités floues, qui généralise l'entropie classique aux événements flous. Cet arbre de décision peut servir dans le domaine de la commande floue.
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Rafflin, catherine. "Conception d'un système de programmation et de commande de robots mobiles par apprentissage". Montpellier 2, 1995. http://www.theses.fr/1995MON20093.
Texto completoResumen
Cette these presente un systeme de programmation et de commande de robots mobiles par apprentissage. Dans le but d'assurer la faisabilite des missions, nous avons mis au point une methode d'apprentissage des trajectoires grace a laquelle le robot connait d'une part, les chemins des missions et d'autre part, les actions a accomplir. L'originalite de la methode reside dans l'utilisation conjointe d'une base de donnees de trajectoires apprises et d'informations delivrees en ligne par les capteurs, de facon a autoriser des manuvres telles que le recalage du robot ou les evitements d'obstacles. Dans le premier chapitre, nous posons le probleme de la commande de robots mobiles en environnement interieur, tant sur le plan des strategies de navigation que sur le plan des systemes de localisation ou des structures de commande. Dans le deuxieme chapitre, nous presentons la phase d'acquisition des trajectoires. Pendant cette etape principale, le robot est teleopere tandis que son systeme de localisation est actif et delivre des informations qui sont traitees puis memorisees sous forme de fichiers d'apprentissage. L'execution d'une trajectoire apprise necessite d'une part, une generation de mouvement qui utilise aussi bien des points acquis en ligne que des points acquis pendant la phase d'apprentissage, et d'autre part, le calcul des variables de commande pour le robot considere. Nous decrivons l'une et l'autre dans le troisieme chapitre. Le quatrieme chapitre presente tous les outils necessaires a l'apprentissage des trajectoires d'un ensemble de missions tels que la structuration des chemins, la validation et la correction eventuelle des fichiers d'apprentissage, la gestion de l'enchainement des phases, l'interface homme/machine, la programmation des actions du robot. Nous avons implante le systeme complet de programmation et de commande par apprentissage sur le robot du projet first, dedie au transport de charges en milieu hospitalier. Dans le dernier chapitre, nous presentons ce projet, l'implantation du systeme et les differents essais effectues
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Garlet, Milani Luís Felipe. "Autotuning assisté par apprentissage automatique de tâches OpenMP". Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM022.
Texto completoResumen
Les architectures informatiques modernes sont très complexes, nécessitant un grand effort de programmation pour obtenir toute la performance que le matériel est capable de fournir. En effet, alors que les développeurs connaissent les optimisations potentielles, la seule façon possible de dire laquelle est le plus rapide pour une plate-forme est de le tester. En outre, les nombreuses différences entre deux plates-formes informatiques, dans le nombre de cœurs, les tailles de cache, l'interconnexion, les fréquences de processeur et de mémoire, etc, rendent très difficile la bonne exécution du même code sur plusieurs systèmes. Pour extraire le plus de performances, il est souvent nécessaire d'affiner le code pour chaque système. Par conséquent, les développeurs adoptent l'autotuning pour atteindre un certain degré de performance portable. De cette façon, les optimisations potentielles peuvent être spécifiées une seule fois et, après avoir testé chaque possibilité sur une plate-forme, obtenir une version haute performance du code pour cette plate-forme particulière. Toutefois, cette technique nécessite de régler chaque application pour chaque plate-forme quelle cible. Non seulement cela prend du temps, mais l'autotuning et l'exécution réelle de l'application diffèrent. Des différences dans les données peuvent déclencher un comportement différent, ou il peut y avoir différentes interactions entre les fils dans l'autotuning et l'exécution réelle. Cela peut conduire à des décisions sous-optimales si l'autotuner choisit une version qui est optimale pour la formation, mais pas pour l'exécution réelle de l'application. Nous proposons l'utilisation d'autotuning pour sélectionner les versions du code pertinentes pour une gamme de plates-formes et, lors de l'exécution de l'application, le système de temps d'exécution identifie la meilleure version à utiliser à l'aide de l'une des trois politiques que nous proposons: Mean, Upper Confidence Bound et Gradient Bandit. De cette façon, l'effort de formation est diminué et il permet l'utilisation du même ensemble de versions avec différentes plates-formes sans sacrifier les performances. Nous concluons que les politiques proposées peuvent identifier la version à utiliser sans subir de pertes de performance substantielles. De plus, lorsque l'utilisateur ne connaît pas suffisamment de détails de l'application pour configurer de manière optimale la politique d'exploration puis de validation utilisée par d'autres systèmes de temps d'exécution, la politique UCB plus adaptable peut être utilisée à sa placeModern computer architectures are highly complex, requiring great programming effort to obtain all the performance the hardware is capable of delivering. Indeed, while developers know potential optimizations, the only feasible way to tell which of them is faster for some platform is to test it. Furthermore, the many differences between two computer platforms, in the number of cores, cache sizes, interconnect, processor and memory frequencies, etc, makes it very challenging to have the same code perform well over several systems. To extract the most performance, it is often necessary to fine-tune the code for each system. Consequently, developers adopt autotuning to achieve some degree of portable performance. This way, the potential optimizations can be specified once, and, after testing each possibility on a platform, obtain a high-performance version of the code for that particular platform. However, this technique requires tuning each application for each platform it targets. This is not only time consuming but the autotuning and the real execution of the application differ. Differences in the data may trigger different behaviour, or there may be different interactions between the threads in the autotuning and the actual execution. This can lead to suboptimal decisions if the autotuner chooses a version that is optimal for the training but not for the real execution of the application. We propose the use of autotuning for selecting versions of the code relevant for a range of platforms and, during the execution of the application, the runtime system identifies the best version to use using one of three policies we propose: Mean, Upper Confidence Bound, and Gradient Bandit. This way, training effort is decreased and it enables the use of the same set of versions with different platforms without sacrificing performance. We conclude that the proposed policies can identify the version to use without incurring substantial performance losses. Furthermore, when the user does not know enough details of the application to configure optimally the explore-then-commit policy usedy by other runtime systems, the more adaptable UCB policy can be used in its place
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Lévy, Benjamin. "Principes et architectures pour un système interactif et agnostique dédié à l’improvisation musicale". Paris 6, 2013. http://www.theses.fr/2013PA066652.
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Le travail présenté dans cette thèse se concentre sur la conception et la réalisation d’un système informatique, capable d’interagir musicalement et pertinemment avec des musiciens acoustiques dans le cadre de l’improvisation libre collective, c’est à dire de l’improvisation détachée de toute structures, règles ou style prédéfinis. Nous étendrons ce cadre à la fin de notre travail en y intégrant l’utilisation de propriétés émergentes telles que la pulsation ou une notion large d’harmonie. Le projet OMax propose d’aborder le problème de l’improvisation non-idiomatique par l’apprentissage et l’imitation à la volée du style d’un musicien à l’aide d’un modèle de connaissance agnostique. Ce système sert de base à notre travail et nous en examinons attentivement trois aspects : les principes conceptuels du système, les architectures logicielles permettant une implémentation efficace, et l’usage réel du système dans de nombreux tests et concerts. Outre une étude fouillée de tous les éléments théoriques du système suivant une décomposition anthropomorphique de ses différentes parties, les contributions principales du travail présenté dans cette thèse sont la conception et la réalisation de plusieurs nouvelles versions du système OMax. Ce travail a été fortement associé à des tests réguliers des prototypes du système avec de nombreux musiciens de premier planThe work presented in this thesis focuses on the conception and realization of a software capable of pertinent interaction with acoustic musicians in a collective free improvisation, that is an improvisation without any predetermined knowledge of structures, rules or style. It is extended at the end of our work with considerations on emerging properties such as pulse or a broad notion of harmony. The OMax project proposes to approach this problem of non-idiomatic improvisation by learning and mimicking the style of a musician with an agnostic and incremental knowledge model. We take this computer system as our work basis and examine carefully three aspects: the conceptual principles of the system, the software architectures for effective implementations and the real-life usage of this system in numerous testing and concerts situations. Besides a thorough study of all the conceptual elements of the system based on anthropomorphic decomposition of its parts, our main contribution is the design and realization of several variations of the OMax system. Our work has been also strongly coupled with the testing of our prototypes with several leading musicians
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Nicolas, Jacques. "Ally, un systeme logique pour la generalisation en apprentissage automatique". Rennes 1, 1987. http://www.theses.fr/1987REN10043.
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Deux criteres sont proposes, permettant de specifier logiquement les proprietes des formules produites par l'operation de generalisation: un critere de consistance et un critere de preference. Un langage de representation particulierement riche (la classe de bernays-schoenfinkel) est utilise
Libros sobre el tema "Système en apprentissage automatique"
1
Brigitte, Grau y Chevallet Jean-Pierre, eds. La recherche d'informations précises: Traitement automatique de la langue, apprentissage et connaissances pour les systèmes de question-réponse. Paris: Hermès science publications, 2008.
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2
The design and analysis of efficient learning algorithms. Cambridge, Mass: MIT Press, 1992.
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3
Support vector machines for pattern classification. 2a ed. London: Springer, 2010.
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4
Marco, Colombetti, ed. Robot shaping: An experiment in behavior engineering. Cambridge, Mass: MIT Press, 1998.
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5
Bareiss, Ray. Exemplar-based knowledge acquisition: A unified approach to concept representation, classification, and learning. Boston: Academic Press, 1989.
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6
Bouchard, Gérard. Reconstitution automatique des familles: Le système SOREP. Chicoutimi: SOREP, Centre interuniversitaire de recherches sur les populations, 1985.
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7
Adriaans, Pieter. Data mining. Harlow, England: Addison-Wesley, 1996.
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8
Borchardt, Gary C. Thinking between the lines: Computers and the comprehension of causaldescriptions. Cambridge, Mass: MIT Press, 1994.
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Borchardt, Gary C. Thinking between the lines: Computers and the comprehension of causal descriptions. Cambridge, Mass: MIT Press, 1994.
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10
Silberztein, Max. Dictionnaires électroniques et analyse automatique de textes: Le système INTEX. Paris: Masson, 1993.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Système en apprentissage automatique"
1
Nadeau, David y Nicole Tourigny. "Évaluation d’un Système pour le Résumé Automatique de Documents ÉLectroniques". En Advances in Artificial Intelligence, 277–86. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45153-6_27.
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DRIF, Ahlem, Saad Eddine SELMANI y Hocine CHERIFI. "Réseau interactif et apprentissage automatique pour les recommandations". En Optimisation et apprentissage, 123–51. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch5.
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Les systèmes de recommandation sont largement utilisés pour suggérer des biens qui correspondent le mieux aux besoins des utilisateurs. Pour répondre à cette demande, nous concevons un système de recommandation intégrant un module de filtrage collaboratif et un module de recommandation par empilement. Nous introduisons un mécanisme d'attention interactif pour modéliser la relation d'influence mutuelle entre les utilisateurs et les articles .
3
Okome Engouang, Liliane y Liza Gladys Boukandou Kombila. "La TA et la TAO dans le processus d’enseignement/apprentissage de l’espagnol et du français en classe universitaire au Gabon". En L’enseignement-apprentissage en/des langues européennes dans les systèmes éducatifs africains : place, fonctions, défis et perspectives, 319–35. Observatoire européen du plurilinguisme, 2020. http://dx.doi.org/10.3917/oep.kouam.2020.01.0319.
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Au Gabon et plus précisément au département d’espagnol de l’École Normale Supérieure, la traduction automatique occupe une place de choix lors des exercices pratiques de traduction pédagogique. Les logiciels les plus utilisés à cette fin sont Google traduction et Reverso traduction . Paradoxalement, ces outils sont très peu recommandés par les enseignants. En raison de leurs résultats souvent incorrects, ces bases de données TIC nécessitent un usage économe et éclairé. Ainsi, notre contribution détermine la compétence et les limites de ces deux moteurs de traduction. Nous fonderons nos analyses sur un corpus composé d’un texte espagnol et de ses deux productions réelles (TA) en français que les apprenants de Licence 3 analyseront en situation de classe. Le but de cette contribution est d’examiner l’importance de l’exploitation des TIC au cours des activités de traduction pédagogique.
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FLEURY SOARES, Gustavo y Induraj PUDHUPATTU RAMAMURTHY. "Comparaison de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond". En Optimisation et apprentissage, 153–71. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch6.
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Pour réaliser un audit, l'utilisation de toutes les informations disponibles relatives à l'univers ou au sujet de l'audit pourrait améliorer la qualité des résultats. La classification des documents textuels de l'audit pourrait permettre l'utilisation d'informations supplémentaires pour améliorer les données structurées existantes, ce qui conduirait à une meilleure connaissance pour soutenir le processus d'audit. Nous avons appliqué cette démarche au traitement du langage naturel.
5
Loffler-Laurian, Anne-Marie. "Chapitre II. Histoire d’un système de traduction automatique : SYSTRAN". En La traduction automatique, 47–63. Presses universitaires du Septentrion, 1996. http://dx.doi.org/10.4000/books.septentrion.74864.
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6
ATIEH, Mirna, Omar MOHAMMAD, Ali SABRA y Nehme RMAYTI. "IdO, apprentissage profond et cybersécurité dans la maison connectée : une étude". En Cybersécurité des maisons intelligentes, 215–56. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9086.ch6.
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Ce chapitre aborde l'utilisation de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond dans le contexte des maisons connectées. Plus précisément, il met l'accent sur les avantages de l'utilisation de l'apprentissage profond en termes de sécurité dans la cybersécurité des maisons connectées. Ce chapitre examine également divers cas d'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, tels que la reconnaissance des activités humaines dans les maisons connectées, en utilisant des réseaux de neurones et des techniques d'apprentissage automatique. Ces méthodes permettent de détecter et d'analyser les comportements et les actions des résidents, ce qui peut contribuer à améliorer la sécurité et le confort dans les maisons connectées.
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Loffler-Laurian, Anne-Marie. "Chapitre III. Évaluation et utilisation d’un système de traduction automatique : le cas de SYSTRAN". En La traduction automatique, 65–75. Presses universitaires du Septentrion, 1996. http://dx.doi.org/10.4000/books.septentrion.74869.
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DE’ FAVERI TRON, Alvise. "La détection d’intrusion au moyen des réseaux de neurones : un tutoriel". En Optimisation et apprentissage, 211–47. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch8.
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La détection d'intrusion est un concept clé dans la sécurité. Elle vise à analyser l'état actuel d'un réseau en temps réel et à identifier les anomalies potentielles qui se produisent dans le système. Un réseau de neurones à réaction formé sur l'ensemble de données NSL-KDD a pour objectif de maximiser la précision de la reconnaissance de nouveaux échantillons de données.
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YAHYAOUI, Khadidja. "Approche hybride pour la navigation autonome des robots mobiles". En Optimisation et apprentissage, 173–209. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch7.
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La conception d'une architecture de contrôle est un problème central dans un projet de réalisation d'un robot mobile autonome. Nous utilisons le paradigme multi-agents et le mécanisme d'inférence basé sur la logique floue dans la conception de l'architecture de contrôle pour la navigation autonome du robot mobile. L'architecture développée doit tenir compte des contraintes imposées du système multi-agents et de l'environnement.
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MOKNI, Marwa y Sonia YASSA. "Ordonnancement du flux de travail IoT basé sur la qualité de service". En Optimisation et apprentissage, 29–57. ISTE Group, 2023. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9071.ch2.
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L’ordonnancement des applications de l’Internet des objets est sensible à la latence. Malgré les capacités de calcul et de stockage du Cloud computing, les valeurs de latence sont affectées. Par conséquent, cette limitation du Cloud a conduit au développement du paradigme du Fog Computing basée par l’approche d’ordonnancement par un système multi-agents pour exploiter les fonctionnalités indépendantes de chaque agent.
Actas de conferencias sobre el tema "Système en apprentissage automatique"
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Fourcade, A. "Apprentissage profond : un troisième oeil pour les praticiens". En 66ème Congrès de la SFCO. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206601014.
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« L’intelligence artificielle connaît un essor fulgurant depuis ces dernières années. Lapprentissage automatique et plus précisément lapprentissage profond grâce aux réseaux de neurones convolutifs ont permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance des formes. Cette présentation fait suite à mon travail de thèse. La première partie retrace lhistorique et décrit les principes de fonctionnement de ces réseaux. La seconde présente une revue de la littérature de leurs applications dans la pratique médicale de plusieurs spécialités, pour des tâches diagnostiques nécessitant une démarche visuelle (classification dimages et détection de lésions). Quinze articles, évaluant les performances de ces solutions dautomatisation, ont été analysés. La troisième partie est une discussion à propos des perspectives et des limites présentées par les réseaux de neurones convolutifs, ainsi que leurs possibles applications en chirurgie orale. »
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Jacques, J., F. Fumex, J. Privat, F. Pinard, U. Chaput, JC Valats, F. Cholet et al. "Anastomose choledoco-bulbaire sous écho-endoscopie par système Hot-AXIOS: étude multicentrique française d'évaluation de l'efficacité du système après apprentissage". En Journées Francophones d'Hépato-Gastroentérologie et d'Oncologie Digestive (JFHOD). Georg Thieme Verlag KG, 2019. http://dx.doi.org/10.1055/s-0039-1680864.
Texto completoInformes sobre el tema "Système en apprentissage automatique"
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Motulsky, Aude, Jean Noel Nikiema, Philippe Després, Alexandre Castonguay, Martin Cousineau, Joé T. Martineau, Cécile Petitgand y Catherine Régis. Promesses de l’IA en santé - Fiche 2. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique, marzo de 2022. http://dx.doi.org/10.61737/votf6751.
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Cette fiche présente les principales promesses (ou les bénéfices potentiels ou cas d’usage potentiels) de l’IA en santé du point de vue du système de santé universel, celui qui vise à améliorer la santé de la population ainsi que l’expérience des patients et des soignants (Aung, Wong, and Ting 2021; Lovis 2019). Ces bénéfices potentiels sont présentés pour les usages les plus prometteurs des systèmes d’intelligence artificielle (SIA), en mettant l’accent sur les développements récents des techniques d’IA (p. ex. apprentissage automatique). Cette fiche ne couvre pas l’ensemble du potentiel des SIA qui pourraient améliorer la santé, notamment pour soutenir la recherche, la découverte, et la santé publique (p. ex. prévention et protection). Il s'agit de la deuxième fiche d'une série de 4 développée dans le cadre d'un mandat réalisé pour le Ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec (MSSS).
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Green, A. W., J. B. Wood y L. R. Wilson. Système d'observatoire automatique de l'USGS. Natural Resources Canada/ESS/Scientific and Technical Publishing Services, 1988. http://dx.doi.org/10.4095/226594.
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