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Deep Learning for Video Modelling
(2018-03-21)
Ce mémoire de maı̂trise présente une exploration des modèles génératifs dans le contexte de la vidéo. Ceci a demandé une étude approfondie des problèmes encourus par les chercheurs dans cette branche de la vision par ...
Environnement d’adaptation pour un jeu sérieux
(2016-09-28)
Nous avons développé un jeu sérieux afin d’enseigner aux utilisateurs à dessiner
des diagrammes de Lewis. Nous l’avons augmenté d’un environnement
pouvant enregistrer des signaux électroencéphalographiques, les ...
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 ...
Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management
(2010-02-04)
Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers.
Nous débutons par une ...
Détection et amélioration de l'état cognitif de l'apprenant
(2017-05-01)
Cette thèse vise à détecter et améliorer l’état cognitif de l’apprenant. Cet état est défini par la capacité d’acquérir de nouvelles connaissances et de les stocker dans la mémoire. Nous nous sommes essentiellement intéressés ...
Prédiction du délai d'attente en temps réel et modélisation des durées de service dans les centres d'appels multi-compétences
(2017-03-28)
Dans cette thèse, nous commençons par l'étude de la prédiction de délai d'attente des clients dans les centres d'appels multi-compétences. Le temps d'attente a un impact important sur la qualité du service perçue par les ...
Dealing with heterogeneity in the prediction of clinical diagnosis
(2018-03-21)
Le diagnostic assisté par ordinateur est un domaine de recherche en émergence et se situe
à l’intersection de l’imagerie médicale et de l’apprentissage machine. Les données médi-
cales sont de nature très hétérogène et ...
Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks
(2016-05-25)
Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes.
Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable ...
Reconnaissance de postures humaines par fusion de la silhouette et de l'ombre dans l'infrarouge
(2017-05-01)
Les systèmes multicaméras utilisés pour la vidéosurveillance sont complexes, lourds et coûteux. Pour la surveillance d'une pièce, serait-il possible de les remplacer par un système beaucoup plus simple utilisant une seule ...
Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant
(2012-01-05)
L’apprentissage machine est un vaste domaine où l’on cherche à apprendre les paramètres
de modèles à partir de données concrètes. Ce sera pour effectuer des tâches demandant
des aptitudes attribuées à l’intelligence ...