Готові списки джерел за темами / Apprentissage interprétable

Зміст

  1. Дисертації

Добірка наукової літератури з теми "Apprentissage interprétable"

Автор: Grafiati
Опубліковано: 13 квітня 2024
Оновлено: 31 липня 2025

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Дисертації з теми "Apprentissage interprétable"

1

Talbi, Adam. "Analyse statique et apprentissage automatique interprétable pour la détection des logiciels malveillants sous Android." Electronic Thesis or Diss., CY Cergy Paris Université, 2024. http://www.theses.fr/2024CYUN1318.

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Анотація:
Cette thèse se concentre sur l'étude et le développement de méthodes exploitant l'apprentissage automatique et l'analyse statique pour la détection des logiciels malveillants sur Android. L'objectif est d'améliorer la précision et la cohérence de la détection de menaces sur cette plateforme à travers un large éventail de techniques d'apprentissage automatique, dans des conditions qui se veulent cohérentes et exempt de biais connus, mais dont les résultats soient également explicables, afin de sortir de l'effet boîte noire des modèles d'apprentissage automatique. Cela inclut l'amélioration de l
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2

Wynen, Daan. "Une représentation archétypale de style artistique : résumer et manipuler des stylesartistiques d'une façon interprétable." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM066.

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Анотація:
Dans cette thèse, nous étudions les représentations utilisées pour décrire et manipuler le style artistique d'œuvres d'art. Dans la littérature sur le transfert de style, différentes représentations ont été proposées, mais ces dernières années, les représentations de style artistique qui constituent le paradigme dominant en vision par ordinateur ont été celles apprises par des réseaux de neurones profonds et qui sont entraînés avec des images naturelles. Nous nous appuyons sur ces représentations avec le double objectif de résumer les styles artistiques présents dans de grandes collections d’œ
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3

Mita, Graziano. "Toward interpretable machine learning, with applications to large-scale industrial systems data." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS112.

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Анотація:
Les contributions présentées dans cette thèse sont doubles. Nous fournissons d'abord un aperçu général de l'apprentissage automatique interprétable, en établissant des liens avec différents domaines, en introduisant une taxonomie des approches d'explicabilité. Nous nous concentrons sur l'apprentissage des règles et proposons une nouvelle approche de classification, LIBRE, basée sur la synthèse de fonction booléenne monotone. LIBRE est une méthode ensembliste qui combine les règles candidates apprises par plusieurs apprenants faibles ascendants avec une simple union, afin d'obtenir un ensemble
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4

Guillaume, Serge. "Induction de règles floues interprétables." Toulouse, INSA, 2001. http://www.theses.fr/2001ISAT0021.

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Анотація:
L'objectif du travail présenté dans ce mémoire est l'induction de règles floues interprétables à partir de données dans le but de la coopération homme machine. Dans l'état de l'art que nous avons réalisé, les méthodes d'induction de règles floues sont organisées en trois familles. Leur comparaison montre que l'interprétabilité n'est pas garantie par le formalisme flou. La partie principale de ce mémoire décrit la méthode d'induction de règles floues que nous proposons. Elle vise à satisfaire trois conditions d'interprétabilité : lisibilité du partitionnement, nombre de règles minimal, règles i
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5

Guillemé, Maël. "Extraction de connaissances interprétables dans des séries temporelles." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1S102.

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Анотація:
Energiency est une entreprise qui vend à des industriels une plate-forme pour leur permettre d’analyser leurs données de consommation d’énergie, représentées sous la forme de séries temporelles. Cette plate-forme intègre des modèles d’apprentissage automatique pour répondre aux besoins des clients. L’application de tels modèles sur des séries temporelles rencontre deux problèmes : d’une part certaines approches classiques d’apprentissage automatique ont été conçues pour des données tabulaires et doivent être adaptées aux séries temporelles, d’autre part les résultats de certaines approches son
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6

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

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Анотація:
Les décisions de justice contiennent des informations déterministes (dont le contenu est récurrent d'une décision à une autre) et des informations aléatoires (à caractère probabiliste). Ces deux types d'information rentrent en ligne de compte dans la prise de décision d’un juge. Les premières peuvent la conforter dans la mesure où l’information déterministe est un élément récurrent et bien connu de la jurisprudence (i.e. des résultats d’affaires passées). Les secondes, apparentées à des caractères rares ou exceptionnels, peuvent rendre la prise de décision difficile et peuvent elles-mêmes modi
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7

Jouffroy, Emma. "Développement de modèles non supervisés pour l'obtention de représentations latentes interprétables d'images." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0050.

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Анотація:
Le Laser Mégajoule (LMJ) est un instrument d’envergure qui simule des conditions de pression et de température similaires à celles des étoiles. Lors d’expérimentations, plusieurs diagnostics sont guidés dans la chambre d’expériences et il est essentiel qu’ils soient positionnés de manière précise. Afin de minimiser les risques liés à l’erreur humaine dans un tel contexte expérimental, la mise en place d'un système anti-collision automatisé est envisagée. Cela passe par la conception d’outils d’apprentissage automatique offrant des niveaux de décision fiables à partir de l’interprétation d’imag
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8

Nicolaï, Alice. "Interpretable representations of human biosignals for individual longitudinal follow-up : application to postural control follow-up in medical consultation." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2021. http://www.theses.fr/2021UNIP5224.

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Анотація:
Le suivi longitudinal individuel, dont l'objectif est de suivre l'évolution de l'état d'un individu au cours du temps, est au cœur de nombreuses problématiques de santé publique, particulièrement dans le domaine de la prévention médicale. L'accès croissant à des capteurs non invasifs permettant de mesurer divers bio-signaux (glycémie, fréquence cardiaque, mouvements des yeux, etc.) a encouragé la quantification de la physiologie, de la sensorimotricité ou du comportement humain dans le but de construire des marqueurs pour le suivi individuel. Cet objectif soulève toutefois plusieurs difficulté
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9

Gauriau, Olivier. "Fouille de règles numériques pour la prédiction de la dynamique des maladies des plantes." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/23cd92a0-e9ff-4c23-82f2-6c8af1104dde.

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Анотація:
Cette thèse se concentre sur la prédiction de la dynamique des maladies des plantes et les informations qui peuvent être tirées des modèles obtenus. Pour trouver un compromis entre la performance et la complexité du modèle, on a utilisé des modèles de complexité intermédiaire dits pattern-based. L’objectif était de parvenir à obtenir des modèles de ce type suffisamment performants en se basant sur des données météorologiques (comme les précipitations et l'ensoleillement) et agronomiques. Ces modèles ont été comparés à des modèles couramment utilisés en protection des cultures d’un point de vue
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10

Loiseau, Romain. "Real-World 3D Data Analysis : Toward Efficiency and Interpretability." Electronic Thesis or Diss., Marne-la-vallée, ENPC, 2023. http://www.theses.fr/2023ENPC0028.

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Анотація:
Cette thèse explore de nouvelles approches d'apprentissage profond pour l'analyse des données 3D du monde réel. Le traitement des données 3D est utile pour de nombreuses applications telles que la conduite autonome, la gestion du territoire, la surveillance des installations industrielles, l'inventaire forestier et la mesure de biomasse. Cependant, l'annotation et l'analyse des données 3D peuvent être exigeantes. En particulier, il est souvent difficile de respecter des contraintes liées à l'utilisation des ressources de calcul ou à l'efficacité de l'annotation. La difficulté d'interpréter et
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