Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Subject "Machine learning"
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Accelerated algorithms for temporal difference learning methods
(2023-06-19)L'idée centrale de cette thèse est de comprendre la notion d'accélération dans les algorithmes d'approximation stochastique. Plus précisément, nous tentons de répondre à la question suivante : Comment l'accélération apparaît-elle naturellement dans les ... -
Accounting for variance and hyperparameter optimization in machine learning benchmarks
(2022-10-26)La récente révolution de l'apprentissage automatique s'est fortement appuyée sur l'utilisation de bancs de test standardisés. Ces derniers sont au centre de la méthodologie scientifique en apprentissage automatique, fournissant des cibles et mesures ... -
Adaptive learning of tensor network structures
(2023-02-22)Les réseaux tensoriels offrent un cadre puissant pour représenter efficacement des objets de très haute dimension. Les réseaux tensoriels ont récemment montré leur potentiel pour les applications d’apprentissage automatique et offrent une vue unifiée ... -
Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding
(2020-12-16)Ce travail expose plusieurs études dans les domaines de la reconnaissance de la parole et compréhension du langage parlé. La compréhension sémantique du langage parlé est un sous-domaine important de l'intelligence artificielle. ... -
Adversarial games in machine learning : challenges and applications
(2023-03-22)L’apprentissage automatique repose pour un bon nombre de problèmes sur la minimisation d’une fonction de coût, pour ce faire il tire parti de la vaste littérature sur l’optimisation qui fournit des algorithmes et des garanties de convergences pour ce ... -
Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
(2013-02-01)L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ... -
Algorithmes de recommandation musicale
(2010-05-05)Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant ... -
Algorithmes d’apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques
(2014-03-03)La liste des domaines touchés par l’apprentissage machine s’allonge rapidement. Au fur et à mesure que la quantité de données disponibles augmente, le développement d’algorithmes d’apprentissage de plus en plus puissants est crucial. Ce mémoire est ... -
Alzheimer prediction from connected speech extracts : assessment of generalisation to new data
(2021-10-21)Plusieurs avancées utilisant le discours obtenu de la tâche de description d’image ont été réalisées dans la détection de la maladie d’Alzheimer (AD). L’utilisation de caractéristiques linguistiques et acoustiques sélectionnées manuellement ainsi que ... -
Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models
(2019-03-13)Comme les domaines d’application des systèmes d’intelligence artificielle ainsi que les tâches associées ne cessent de se diversifier, les algorithmes d’apprentissage automatique et en particulier les modèles d’apprentissage profond et les bases ... -
Applications of complex numbers to deep neural networks
(2019-06-19)Dans la dernière décennie, une heureuse confluence de matériel, de logiciels et de théorie ont permis à l'intelligence artificielle de connaître un renouveau: un "printemps" et qui, contrairement au passé, semblent avoir mené non pas à la déception ... -
Apprentissage d'espaces sémantiques
(2015-09-23)Dans cette dissertation, nous présentons plusieurs techniques d’apprentissage d’espaces sémantiques pour plusieurs domaines, par exemple des mots et des images, mais aussi à l’intersection de différents domaines. Un espace de représentation est appelé ... -
Apprentissage de représentations musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles
(2012-10-11)L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de ... -
Better representation learning for TPMS
(2022-03-16)Avec l’augmentation de la popularité de l’IA et de l’apprentissage automatique, le nombre de participants a explosé dans les conférences AI/ML. Le grand nombre d’articles soumis et la nature évolutive des sujets constituent des défis supplémentaires ... -
Brain decoding of the Human Connectome Project Tasks in a Dense Individual fMRI Dataset
(2023-02-22)Les études de décodage cérébral visent à entrainer un modèle d'activité cérébrale qui reflète l'état cognitif du participant. Des variations interindividuelles substantielles dans l'organisation fonctionnelle du cerveau représentent un défi pour un ... -
Comparaison de systèmes de traduction automatique pour la post édition des alertes météorologique d'Environnement Canada
(2020-03-25)Ce mémoire a pour but de déterminer la stratégie de traduction automatique des alertes météorologiques produites par Environnement Canada, qui nécessite le moins d’efforts de postédition de la part des correcteurs du bureau de la traduction. Nous ... -
Conditional generative modeling for images, 3D animations, and video
(2023-11-01)Generative modeling for computer vision has shown immense progress in the last few years, revolutionizing the way we perceive, understand, and manipulate visual data. This rapidly evolving field has witnessed advancements in image generation, 3D ... -
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 pour une grande variété de ... -
Contributions to generative models and their applications
(2023-02-22)Generative models are a large class of machine learning models for unsupervised learning. They have various applications in machine learning and artificial intelligence. In this thesis, we discuss many aspects of generative models and their applications ...
