Méta-apprentissage dans un environnement d'expériences distribuées

par Claude Dussart

Thèse de doctorat en Sciences. Informatique

Sous la direction de Claude Petit.

Soutenue en 2002

à Lyon 1 .

Le jury était composé de Claude Petit.


  • Résumé

    Dans certains domaines de la vie économique, notamment dans le domaine de la santé, de nombreuses expériences réparties dans le temps et/ou dans l'espace traitent d'un même sujet et y apportent leur éclairage. De chaque expérience, on peut élaborer une prédiction, une connaissance selon différentes techniques d'apprentissage. La problématique de notre travail vise à répondre à la question suivante : comment traiter automatiquement les résultats obtenus par apprentissage sur des expériences distribuées ? Le méta-apprentissage répond à cette question. Il s'agit d'élaborer une méta-connaissance. Cette méta-connaissance permet de définir une prédiction finale mais aussi d'expliquer les variations observées sur les prédictions issues de chaque apprentissage. Classiquement, le méta-apprentissage peut alors être conduit selon trois stratégies : la stratégie par vote, par combinaison et par arbitrage. Après avoir développé ces trois stratégies, en apportant une attention particulière à la stratégie par vote trop souvent négligée, nous proposons un stratégie novatrice : la stratégie méta-analytique qui permet d'élaborer de la méta-connaissance à partir d'expériences distribuées et indépendantes. Un outil de médiation dans la recherche d'information a été par ailleurs développé afin d'optimiser notre stratégie. Une expérimentation est menée en étudiant l'efficacité d'une molécule, la STbr, utilisée afin d'augmenter la production laitière.


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  • Détails : 1 vol. (225 f.)
  • Annexes : Bibliogr. pagination multiple [29] f.

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  • Bibliothèque : Université Claude Bernard (Villeurbanne, Rhône). Service commun de la documentation. BU Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T50/210/2002/72bis
  • Bibliothèque : Université Claude Bernard (Villeurbanne, Rhône). Service commun de la documentation. BU Sciences.
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