Apprentissage par renforcement de modèles de contexte pour l'informatique ambiante

par Sofia Zaidenberg

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de James L Crowley et de Patrick Reignier.

Soutenue en 2009

à Grenoble, INPG .


  • Résumé

    Cette thèse étudie l'acquisition automatique par apprentissage d'un modèle de contexte pour un utilisateur dans un environnement ubiquitaire. Dans un tel environnement, les dispositifs peuvent communiquer et coopérer afin de former un espace informatique cohérent. Certains appareils ont des capacités de perception, utilisées par l'environnement pour détecter la situation - le contexte - de l'utilisateur. D'autres appareils sont capables d'exécuter des actions. La problématique que nous nous sommes posée est de déterminer les associations optimales pour un utilisateur donné entre les situations et les actions. L'apprentissage apparaît comme une bonne approche car il permet de personnaliser l'environnement sans spécification explicite de la part de l'usager. Un apprentissage à vie permet, par ailleurs, de toujours s'adapter aux modifications du monde et des préférences utilisateur. L'apprentissage par renforcement est un paradigme d'apprentissage qui peut être une solution à notre problème, à condition de l'adapter aux contraintes liées à notre cadre d'application.


  • Résumé

    This thesis studies the automatic acquisition by machine learning of a context model for a user in a ubiquitous environment. In such an environment, devices can communicate and cooperate in order to create a consistent computerized space. Some devices possess perceptual capabilities. The environment uses them to detect the user's situation his context. Other devices are able to execute actions. Our problematics consists in determining the optimal associations, for a given user, between situations and actions. Machine learning seems to be a sound approach since it results in a customized environment without requiring an explicit specification from the user. A life long learning lets the environment adapt itself continuously to world changes and user preferences changes. Reinforcement learning can be a solution to this problem, as long as it is adapted to some particular constraints due to our application setting.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (198 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 137 réf.

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS09/INPG/0088/D
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible sous forme de reproduction pour le PEB
  • Cote : TS09/INPG/0088
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