GEOTRUST SSL CERTIFICATE
Titre : | Système de détection de Fake news utilisant machine learning |
Auteurs : | Siham KOUIDRI, Directeur de thèse ; MEBARKI Ahmed Abdelmoumne, Auteur ; AGGOUN brahim, Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | univ DR taher moulay saida, AGGOUN brahim |
ISBN/ISSN/EAN : | TECT03048 |
Format : | 52 p / ill / 29 cm |
Langues: | Français |
Catégories : | |
Mots-clés: | machine learning, fausse information, fausse nouvelle, coronas virus, co- vid’19, classification du texte. |
Résumé : |
Les plateformes de réseaux sociaux ont révolutionné le mode de diffusion de l’infor-
mation, ce qui améliore considérablement la vitesse, le volume et la variété de la trans- mission de l’information. Cependant, les réseaux sociaux facilitent la diffusion rapide d’informations factuelles et fausses. La pandémie de maladie à coronavirus (COVID-19) est peut-être le plus grand défi sani- taire mondial du siècle dernier. Cette pandémie s’accompagne d’une "infodémie" paral- lèle, comprenant le marketing et la vente en ligne des produits non approuvés, illégaux et contrefaits, Notamment les produits de première nécessité et les produits à caractères sensibles comme la nourriture, les produits pharmaceutiques et parapharmaceutiques, qui peuvent causer des conséquences très grave sur la santé individuelle et publique. L’objectif est de étude comparative entre les modèles des classification pour accomplir la tâche de détection de fausses nouvelles publiées sur le web et les médias sociaux durant la crise sanitaire de la pandémie du Coronavirus. Ceci est réalisé grâce aux techniques de l’apprentissage automatique |
Note de contenu : |
- Fausses Informations
- Machine Learning et Detection de fausses nouvelle - Conception du système, Implémentation et résultats |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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TECT03048 | T.I.MS00665 | Périodique | Salle des Thèses | Electronique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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