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Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes. De Bayes et Hume au Deep Learning / Vincent BARRA
Titre : Apprentissage artificiel : Concepts et algorithmes. De Bayes et Hume au Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Vincent BARRA, Auteur ; Antoine CORNUÉJOLS, Auteur ; Laurent MICLET, Auteur Mention d'édition : 4e édition Editeur : Eyrolles Année de publication : 2021 Collection : Algorithmes (Paris), ISSN 1625-113X Importance : 990 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-416-00104-8 Note générale : Préface
Table des matières
Notations
Bibliographie
IndexCatégories : Algorithmes
Apprentissage automatique
Intelligence artificielleIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Des machines apprenantes !
L'induction exploitant la structure de l'espace des hypothèses
L'induction par optimisation d'un critère inductif
L'induction par comparaison et collaboration
L'apprentissage descriptif
L'apprentissage en environnement et non stationnaire
Aspects pratiques et supplémentsExemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité B00011395 006.3 BAR Ouvrage BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE 000 - Informatique - Bibliothéconomie Disponible B00011389 006.3 BAR Ouvrage BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE 000 - Informatique - Bibliothéconomie Disponible Auditer l’énergie. Avant de déployer ses modèles : Vers des optimiseurs verts de requêtes analytiques / Simon Pierre DEMBELE
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Titre : Auditer l’énergie. Avant de déployer ses modèles : Vers des optimiseurs verts de requêtes analytiques Type de document : thèse Auteurs : Simon Pierre DEMBELE, Auteur ; Ladjel BELLATRÈCHE, Directeur de thèse ; LIAS UR ENSMA-UP, Commanditaire ; Philippe FOUNIER-VIGER, Rapporteur ; Nabil LAYAIDA, Rapporteur ; Isabelle COMYN-WATTIAU, Examinateur ; Laurent LEFEVRE, Examinateur ; Carlos ORDONEZ, Examinateur Importance : 187 p. Note générale : NNT 2021ESMA0009
Remerciements
Table des matières
Bibliographie
Annexes
Liste des figures
Liste des tableaux
Résumé
Mots clés
Catégories : Apprentissage automatique
Bases de données:Gestion
Bases de données:Interrogation
Consommation d'énergie
Coût
Économies d'énergie:Appareils et matériel
Évaluation énergétiqueRésumé : INTRODUCTION GÉNÉRALE
Contexte et problématique
Notre vision de la caractérisation de l'énergie dans les BDs
Objectifs
Contributions de la thèse
Organisation du manuscrit
Publications
ÉTAT DE L'ART : LES SYSTÈMES DE TRAITEMENT DES REQUÊTES (STRs)
Introduction
Les STRs dans les SSDs
Modèle de coût
Les paramètres sensibles à la dimension énrgétique
Conclusion
ÉTAT DE L'ART : GESTION DE L4ÉNERGIE DANS LES SYSTÈMES DE TRAITEMENTS DES REQUÊTES
Introduction
Préliminaire
Taxonomie des techniques éco-énergétiques
Approches d'EE dans les STRs
Conclusion
CONTRIBUTIONS : MÉTHODOLOGIE DE CONCEPTION DE NOS McE ET FORMULATION
Introduction
Modèles de coût énergétique (McE) dans les STRs
Méthodologie de conception des McE
Audit des Systèmes SSDs étudiés
Analyse et études comparatives des SSDs étudiés
Conception des McE
Validation des modèles
Conclusion
CONTRIBUTIONS : FRAMEWORKS POUR LE DÉPLOIEMENT DE NOS MODÈLES DE COÛT ÉNERGÉTIQUE
Introduction
Optimisation énergétique dans le module de traitement des requêtes
Estimation dynamique de l'énergie lors du traitement des requêtes (Simulation)
Conclusion
CONCLUSION ET PERSPECTIVES
En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03361382 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité TH-21 DEM DEM Numérique Thèses ISAE-ENSMA en ligne Thèses Exclu du prêt Données de tests non fonctionnels de l'ombre à la lumière : une approche multidimensionnelle pour déployer une base de données / Lahcène BRAHIMI
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Titre : Données de tests non fonctionnels de l'ombre à la lumière : une approche multidimensionnelle pour déployer une base de données Type de document : thèse Auteurs : Lahcène BRAHIMI, Auteur ; Ladjel BELLATRÈCHE, Directeur de thèse ; Yassine OUHAMMOU, Directeur de thèse ; LIAS UR ENSMA-UP, Commanditaire ; Djamal BENSLIMANE, Rapporteur ; Yudith CARDINALE, Rapporteur ; Abdelkader HAMEURLAIN, Examinateur ; Khalil DRIRA, Examinateur Importance : 192 p. Note générale : NNT 2017ESMA0009
Remerciements
Table des matières
Introduction générale
Bibliographie
Table des figures
Liste des tableaux
Glossaire
Résumé
Mots-clésCatégories : Apprentissage automatique
Bases de données:Gestion
Entrepôts de données
OLAP (informatique)
Ontologies (informatique)
Prise de décision
Systèmes de recommandation (informatique)
Systèmes, Analyse de
Systèmes, Conception deRésumé : ETAT DE L'ART
Evolution du cycle de conception de bases de données
Etudes des approches de sélection des SGBD et plateformes
CONTRIBUTIONS
Vers une explicitation des composantes de l'environnement de tests
Approche multidimensionnelle des données des environnements de tests
Système de recommandation pour le déploiement des bases de données
CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVESEn ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01585828 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité B00014315 TH-17 BRA Ouvrage BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS RÉSERVÉ Thèses Exclu du prêt Estimation et prédiction des productions d’énergies renouvelables et des consommations d’un réseau de distribution d’électricité / Mohamed TRIBAK
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Titre : Estimation et prédiction des productions d’énergies renouvelables et des consommations d’un réseau de distribution d’électricité Type de document : thèse Auteurs : Mohamed TRIBAK, Auteur ; Emmanuel GROLLEAU, Directeur de thèse ; Brice CHARDIN, Directeur de thèse ; Thierry POINOT, Directeur de thèse ; LIAS UR ENSMA-UP, Commanditaire ; Sadok BEN YAHIA, Rapporteur ; Marie-Jeanne LESOT, Rapporteur ; Thomas DEVOGELE, Examinateur Année de publication : 2021 Importance : 166 p. Note générale : NNT 2021ESMA0012
Remerciements
Résumé
Abstract
Table des matières
Introduction générale
Table des figures
Liste des tableaux
Bibliographie
Annexes
Résumé
Mots clésCatégories : Apprentissage automatique
Electricité:Production:Prévision
Réseaux électriques intelligents
Séries chronologiquesRésumé : CONTEXTE GÉNÉRAL DE LA THÈSE
Introduction du chapitre
Réseau électrique français
Contexte et enjeux de la thèse
DONNÉES ET GÉNÉRALITÉS
Introduction du chapitre
Éléments de vocabulaire
Données
Prétraitement de données
Qualité de données
Conclusion du chapitre
CONSOMMATION ÉLECTRIQUE DU RÉSEAU SRD
Introduction du chapitre
Objectif détaillé
Généralités
Données et expérimentation
Résultats
Conclusion du chapitre
ESTIMATION DE LA PRODUCTION PV
Introduction du chapitre
Objectif détaillé
Généralités
Données et expérimentation
Résultats
Conclusion du chapitre
PRÉVISION DE LA PRODUCTION PV
Introduction du chapitre
Objectif détaillé
État de l'art
Méthodologie de prévision
Données et modélisation
Résultats
Conclusion du chapitre
CONCLUSION GÉNÉRALE ET PERSPECTIVESEn ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03477632 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité TH-21 TRI TRI Numérique Thèses ISAE-ENSMA en ligne Thèses Exclu du prêt Informatique. Découverte du Machine Learning : Les outils de l'apprentissage automatique / Gérard FLEURY
Titre : Informatique. Découverte du Machine Learning : Les outils de l'apprentissage automatique Type de document : texte imprimé Auteurs : Gérard FLEURY, Auteur ; Philippe LACOMME, Auteur ; Matthieu GONDRAN, Auteur ; Chafik SAMIR, Auteur Editeur : Ellipses Année de publication : 2021 Collection : Technosup (Paris), ISSN 1275-3955 Importance : 306 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-04733-4 Note générale : Préface
Avant-propos
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Table des matières
IndexCatégories : Apprentissage automatique
Exploration de données
Intelligence computationnelle
Langages de programmation
Réseaux neuronaux (informatique)
Séries chronologiquesIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : Machine Learning
Les réseaux de neurones
Découverte de TensorFlow et de Keras
Réseaux Bayésiens
Les méthodes de classification
Weka et le Data Mining
Séries chronologiquesExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité B00011331 006.3 FLE Ouvrage BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE 000 - Informatique - Bibliothéconomie Disponible
Titre : Intelligent Autonomous Systems : Foundations and Applications Type de document : texte imprimé Auteurs : Dilip, Kumar PRATIHAR, Éditeur scientifique ; Lakhmi C. JAIN, Éditeur scientifique Editeur : Heidelberg : Springer Année de publication : 2010 Importance : 265 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-642-26256-2 Note générale : Foreword
Preface
Contents
Author Index
AppendixCatégories : Apprentissage automatique
Intelligence artificielleIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : / Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité B00014832 006.3 PRA Ouvrage BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE 000 - Informatique - Bibliothéconomie Disponible
Titre : Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data Type de document : texte imprimé Auteurs : Peter A. FLACH, Auteur Mention d'édition : 11TH PRINTING Editeur : Cambridge : Cambridge Univeristy Press Année de publication : 2017 Importance : 396 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-107-09639-4 Note générale : Brief Contents
Contents
Preface
Prologue: A Machine Learning Sampler
Important Points to Remember
References
IndexLangues : Anglais (eng) Catégories : Apprentissage automatique
Intelligence artificielleIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : The Ingredients of Machine Learning
Binary Classification and Related Tasks
Beyond Binary Classification
Concept Learning
Tree Models
Rule Models
Linear Models
Distance-Based Models
Probabilistic Models
Features
Model Ensembles
Machine Learning Experiments
Epilogue: Where to Go From HereExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité B00014545 006.3 FLA Ouvrage BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE 000 - Informatique - Bibliothéconomie Disponible
Titre : Reinforcement Learning: An Introduction Type de document : texte imprimé Auteurs : Richard S. SUTTON ; Andrew G. BARTO Mention d'édition : Second edition Editeur : The MIT Press Année de publication : 2020 Importance : 526 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-03924-6 Note générale : Contents
Prefaces
Summary of Notation
Introduction
References
IndexCatégories : Apprentissage automatique
Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle)
Intelligence artificielle
Machines logiquesIndex. décimale : 006.3 Intelligence artificielle Résumé : TABULAR SOLUTION METHODS
Multi-Armed Bandits
Finite Markov Decision Processes
Dynamic Programming
Monte Carlo Methods
Temporal-Difference Learning
n-Step Bootstrapping
Planning and Learning with Tablar Methods
APPROXIMATE SOLUTION METHODS
On-Policy Prediction with Approwimation
On-Policy Control with Approximation
*Off-Policy Methods with Approximation
Eligibility Traces
Policy Gradient Methods
LOOKING DEEPER
Psychology
Neuroscience
Applications and Case Studies
FrontiersExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité B00014572 006.3 SUT Ouvrage BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS LIBRE 000 - Informatique - Bibliothéconomie Disponible