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On learning and generalization in unstructured taskspaces
(2020-12-16)
L'apprentissage robotique est incroyablement prometteur pour l'intelligence artificielle incarnée, avec un apprentissage par renforcement apparemment parfait pour les robots du futur: apprendre de l'expérience, s'adapter ...
Méta-enseignement : génération active d’exemples par apprentissage par renforcement
(2020-12-16)
Le problème d’intérêt est un problème d’optimisation discrète dont on tente d’approximer les
solutions des instances particulières à l’aide de réseaux de neurones. Un obstacle à résoudre ce
problème par apprentissage ...
Développement d’un système d’appariement pour l’e-recrutement
(2016-09-28)
Ce mémoire tente de répondre à une problématique très importante dans le domaine de recrutement : l’appariement entre offre d’emploi et candidats.
Dans notre cas nous disposons de milliers d’offres d’emploi et de millions ...
Non-negative matrix decomposition approaches to frequency domain analysis of music audio signals
(2010-04-01)
On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une ...
Modélisation de l'interprétation des pianistes & applications d'auto-encodeurs sur des modèles temporels
(2010-10-07)
Ce mémoire traite d'abord du problème de la modélisation de l'interprétation des pianistes à l'aide de l'apprentissage machine. Il s'occupe ensuite de présenter de nouveaux modèles temporels qui utilisent des auto-encodeurs ...
Traduction statistique par recherche locale
(2010-12-02)
La traduction statistique vise l’automatisation de la traduction par le biais de modèles statistiques. Dans ce travail, nous relevons un des grands défis du domaine : la recherche (Brown et al., 1993). Les systèmes de ...
Configuration et exploitation d'une machine émotionnelle
(2010-12-02)
Dans ce travail, nous explorons la faisabilité de doter les machines de la capacité de prédire, dans un contexte d'interaction homme-machine (IHM), l'émotion d'un utilisateur, ainsi que son intensité, de manière instantanée ...
Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles
(2010-06-03)
L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des ...
Training deep convolutional architectures for vision
(2010-02-04)
Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse ...
Emerging communication between competitive agents
(2020-06-04)
Nous utilisons l’apprentissage automatique pour répondre à une question fondamentale: comment les individus peuvent apprendre à communiquer pour partager de l'information et se coordonner même en présence de conflits? Cette ...