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Contributions En Classification Automatique
ISBN-13: 9786131561184 / Francuski / Miękka / 2018 / 188 str.
Internet est le siA]ge d''une crA(c)ation massive et permanente de donnA(c)es. L''exploitation efficace de celles-ci implique un besoin d''outillage des utilisateurs. Les techniques de classification automatique concernent la caractA(c)risation de classes dans un ensemble d''A(c)lA(c)ments, et sont trA]s souvent employA(c)es pour la rA(c)alisation d''outils rendant l''information accessible aux utilisateurs. Dans le cadre de cette thA]se, nous avons contribuA(c) A l''agrA(c)gation de modA]les de mA(c)lange de distributions de probabilitA(c). Cette classe de modA]les est en effet souvent utilisA(c)e pour des tA ches de catA(c)gorisation. Nos propositions, utilisant un formalisme bayA(c)sien variationnel, sont caractA(c)risA(c)es par des coAts de calcul et de transmission rA(c)duits, adA(c)quats pour le traitement de donnA(c)es rA(c)parties. Nous avons A(c)galement contribuA(c) A la classification visuelle de donnA(c)es en flux. Pour ce faire, nous avons notamment employA(c) des principes bio-mimA(c)tiques, ou encore des rA(c)sultats de la thA(c)orie des graphes. Outre la proposition d''interfaces efficaces pour un utilisateur, nous avons A(c)galement envisagA(c) la maniA]re dont celui-ci peut rA(c)tro-agir sur le processus de classification.
Internet est le siège dune création massive et permanente de données. Lexploitation efficace de celles-ci implique un besoin doutillage des utilisateurs. Les techniques de classification automatique concernent la caractérisation de classes dans un ensemble déléments, et sont très souvent employées pour la réalisation doutils rendant linformation accessible aux utilisateurs. Dans le cadre de cette thèse, nous avons contribué à lagrégation de modèles de mélange de distributions de probabilité. Cette classe de modèles est en effet souvent utilisée pour des tâches de catégorisation. Nos propositions, utilisant un formalisme bayésien variationnel, sont caractérisées par des coûts de calcul et de transmission réduits, adéquats pour le traitement de données réparties. Nous avons également contribué à la classification visuelle de données en flux. Pour ce faire, nous avons notamment employé des principes bio-mimétiques, ou encore des résultats de la théorie des graphes. Outre la proposition dinterfaces efficaces pour un utilisateur, nous avons également envisagé la manière dont celui-ci peut rétro-agir sur le processus de classification.
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