Parcourir Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires par sujet "Machine Learning"
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Advances in deep learning with limited supervision and computational resources
(2020-03-25)Les réseaux de neurones profonds sont la pierre angulaire des systèmes à la fine pointe de la technologie pour une vaste gamme de tâches, comme la reconnaissance d'objets, la modélisation du langage et la traduction automatique. Mis à part le progrès ... -
Autoencoders for natural language semantics
(2023-08-15)Les auto-encodeurs sont des réseaux de neurones artificiels qui apprennent des représentations. Dans un auto-encodeur, l’encodeur transforme une entrée en une représentation, et le décodeur essaie de prédire l’entrée à partir de la représentation. Cette ... -
Balancing signals for semi-supervised sequence learning
(2020-03-25)Recurrent Neural Networks(RNNs) are powerful models that have obtained outstanding achievements in many sequence learning tasks. Despite their accomplishments, RNN models still suffer with long sequences during training. It is because error propagate ... -
Les circuits quantiques paramétrés universels comme modèles d'apprentissage automatique
(2022-10-26)L'informatique quantique exploite les phénomènes de la théorie quantique pour le traitement de l'information, tandis que l'apprentissage automatique s'intéresse aux algorithmes qui peuvent s'améliorer en fonction des expériences passées. L'informatique ... -
Contributions à la sonification d’image et à la classification de sons
(2022-06-22)L’objectif de cette thèse est d’étudier d’une part le problème de sonification d’image et de le solutionner à travers de nouveaux modèles de correspondance entre domaines visuel et sonore. D’autre part d’étudier le problème de la classification de ... -
Creation of a vocal emotional profile (VEP) and measurement tools
(2022-03-16)La parole est le moyen de communication dominant chez les humains. Les signaux vocaux véhiculent à la fois des informations et des émotions du locuteur. La combinaison de ces informations aide le récepteur à mieux comprendre ce que veut dire le locuteur ... -
Deep geometric probabilistic models
(2023-02-22)La géométrie moléculaire, également connue sous le nom de conformation, est la représentation la plus intrinsèque et la plus informative des molécules. Cependant, prédire des conformations stables à partir de graphes moléculaires reste un problème ... -
Deep neural networks for natural language processing and its acceleration
(2020-03-25)Cette thèse par article comprend quatre articles qui contribuent au domaine de l'apprentissage profond, en particulier à l'accélération de l’apprentissage par le biais de réseaux à faible précision et à l'application de réseaux de neurones profonds au ... -
Detecting pre-error states and process deviations resulting from cognitive overload in aircraft pilots
(2024-08-13)Les pilotes d'avion sont constamment confrontés à des situations où ils doivent traiter des quantités importantes de données en très peu de temps, ce qui peut conduire à des erreurs. Nous avons créé un système de détection des écarts capable d'auditer ... -
Detection, recuperation and cross-subject classification of mental fatigue
(2023-12-20)La fatigue mentale est un état complexe qui résulte d'une activité cognitive prolongée. Les symptômes de la fatigue mentale inclus des changements d'humeur, de motivation et une détérioration temporaire de diverses fonctions cognitives. Plusieurs ... -
Dynamics of learning and generalization in neural networks
(2022-10-26)Les réseaux neuronaux sont remarquablement performants pour une grande variété de tâches d'apprentissage automatique et ont eu un impact profond sur la définition même de l'intelligence artificielle (IA). Cependant, malgré leur rôle important dans ... -
Estimation de pose 2D par réseau convolutif
(2021-10-21)Magic: The Gathering} est un jeu de cartes à collectionner stochastique à information imparfaite inventé par Richard Garfield en 1993. Le but de ce projet est de proposer un pipeline d'apprentissage machine permettant d'accomplir la détection et la ... -
An exploratory study of decision-focused learning for mutli-commodity network design in transportation
(2023-11-22)This thesis presents an exploration into the topic of decision-focused learning (DFL) for network design. The approach represents a novel experiment combining machine learning (ML) with mathematical optimization. In recent years, the progress of DFL ... -
IIRC : Incremental Implicitly-Refined Classification
(2021-10-21)Nous introduisons la configuration de la "Classification Incrémentale Implicitement Raffinée / Incremental Implicitly-Refined Classification (IIRC)", une extension de la configuration de l'apprentissage incrémental des classes où les lots de classes ... -
Investigating intra and inter-subject performance with deep learning for gait on irregular surfaces
(2023-06-19)La médecine personnalisée promet des soins adaptés à chaque patient. Cependant, l’ap- prentissage automatique appliqué à cette fin nécessite beaucoup d’améliorations. L’évalua- tion des modèles est une étape cruciale qui nécessite du travail pour ... -
Learning neural ordinary differential equations for optimal control
(2022-03-16)Ce mémoire rassemble des éléments d'optimisation, d'apprentissage profond et de contrôle optimal afin de répondre aux problématiques d'apprentissage et de planification dans le contexte des systèmes dynamiques en temps continu. Deux approches ... -
Look-ahead meta-learning for continual learning
(2020-12-16)Le problème “d’apprentissage continu” implique l’entraînement des modèles profonds avec une capacité limitée qui doivent bien fonctionner sur un nombre inconnu de tâches arrivant séquentiellement. Cette configuration peut souvent résulter en un système ... -
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 automatique réside dans le coût ... -
Prediction of the transaction confirmation time in Ethereum Blockchain
(2020-03-25)La blockchain propose un système d'enregistrement décentralisé, immuable et transparent. Elle offre un réseau de nœuds sans entité de gouvernance centralisée, ce qui la rend "indéchiffrable" et donc plus sûr que le système d'enregistrement centralisé ... -
Privacy evaluation of fairness-enhancing pre-processing techniques
(2021-10-21)La prédominance d’algorithmes de prise de décision, qui sont souvent basés sur desmodèles issus de l’apprentissage machine, soulève des enjeux importants en termes de ladiscrimination et du manque d’équité par ceux-ci ainsi que leur impact sur le ...
