GEOTRUST SSL CERTIFICATE
Titre : | Classification Dynamique pour le Diagnostic et la Réparation Automobiles |
Auteurs : | Dr. MEKOUR Mansour, Directeur de thèse ; BELHIA Yacine., Auteur ; SAMAD Abderrahmane., Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | [S.l.] : Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2021-2022 |
Format : | 64P. / 29cm |
Accompagnement : | CD |
Note générale : | Bibliographie |
Langues: | Français |
Catégories : | |
Mots-clés: | Apprentissage automatique, Classification dynamique, Données numériques, Diag- nostic automobile. |
Résumé : |
L’apprentissage automatique est un domaine scientifique, et plus particulièrement une sous-
catégorie de l’intelligence artificielle. Elle consiste à laisser des algorithmes découvrir des ” patterns “, à savoir des motifs récurrents, dans les ensembles de données. Ces données peuvent être des chiffres, des mots, des images, des statistiques. . . Les algorithmes apprennent et améliorent leurs performances dans l’exécution d’une tâche spécifique, les algorithmes de les algorithmes de L’apprentissage auto- matique apprennent de manière autonome à effectuer une tâche ou à réaliser des prédictions à partir de données et améliorent leurs performances au fil du temps. Une fois entraı̂né, l’algorithme pourra retrouver les patterns dans de nouvelles données. Le domaine de recherche de ce mémoire s’est axé sur la famille de méthodes d’apprentissage non-supervisé. L’objectif de ces méthodes dites de clustering est de former des groupes de données similaires appelés clusters sans informations connues a priori. L’apprentissage automatique est un domaine scientifique, et plus particulièrement une sous- catégorie de l’intelligence artificielle. Elle consiste à laisser des algorithmes découvrir des ” patterns “, à savoir des motifs récurrents, dans les ensembles de données. Ces données peuvent être des chiffres, des mots, des images, des statistiques. . . Les algorithmes apprennent et améliorent leurs performances dans l’exécution d’une tâche spécifique, les algorithmes de les algorithmes de L’apprentissage auto- matique apprennent de manière autonome à effectuer une tâche ou à réaliser des prédictions à partir de données et améliorent leurs performances au fil du temps. Une fois entraı̂né, l’algorithme pourra retrouver les patterns dans de nouvelles données. Le domaine de recherche de ce mémoire s’est axé sur la famille de méthodes d’apprentissage non-supervisé. L’objectif de ces méthodes dites de clustering est de former des groupes de données similaires appelés clusters sans informations connues a priori. |
Note de contenu : |
1-Problématique Industrielle
2-APPRENTISSAGE AUTOUMATIQUE (MACHINE LEARNING) 3-IMPLÉMENTATION ET EXPRÉMENTATION |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
---|---|---|---|---|---|
TECT02614 | T.I.MS00664 | Périodique | Salle des Thèses | Informatique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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