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Voici les éléments 1-10 de 12
Towards deep semi supervised learning
(2017-03-28)
L'apprentissage profond est une sous-discipline de l'intelligence artificielle en plein essor grâce à d'impressionnantes performances, obtenue durant la dernière décennie, dans divers domaines d'application de l'apprentissage ...
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 ...
Visualisation de données dans le domaine de l’E-recrutement
(2017-05-01)
La récente profusion des données, communément appelée Big Data, nécessite une analyse pertinente de ces larges volumes de données afin d’en tirer l’information utile
nécessaire à la prise de décision. La visualisation de ...
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 ...
Learning to sample from noise with deep generative models
(2017-09-27)
L’apprentissage automatique et spécialement l’apprentissage profond se sont imposés ces
dernières années pour résoudre une large variété de tâches. Une des applications les plus
remarquables concerne la vision par ...
Speech synthesis using recurrent neural networks
(2017-07-12)
Les réseaux neuronaux récurrents sont des outils efficaces pour modeler les données à structure séquentielle. Dans ce mémoire, nous décrivons comment les utiliser pour la synthèse vocale.
Nous commençons avec une introduction ...
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 ...
Learning a graph made of boolean function nodes : a new approach in machine learning
(2017-03-28)
Dans ce document, nous présentons une nouvelle approche en apprentissage machine
pour la classification. Le cadre que nous proposons est basé sur des circuits booléens,
plus précisément le classifieur produit par notre ...
Sequential modeling, generative recurrent neural networks, and their applications to audio
(2017-03-28)
L'apprentissage profond s'est imposé comme étant le cadre de concrétisation d'une intelligence artificielle spécialisée; le chemin rêvé de beaucoup vers un futur où l'IA est omniprésente ou ce qu'on appellerait une ...
Influencing the Properties of Latent Spaces
(2017-03-28)
L'apprentissage automatique repose sur l'étude des méthodes de détermination de paramètres de modélisation de données a n d'accomplir une tâche, telle que la classification d'image ou la génération de phrases, pour un jeu ...