Transfert d’apprentissage par alignement de noyau : classification automatique des stades du sommeil
Auteur / Autrice : | Bruno Muller |
Direction : | Régis Lengellé |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Optimisation et Sureté des Systèmes |
Date : | Soutenance le 24/11/2021 |
Etablissement(s) : | Troyes |
Ecole(s) doctorale(s) : | Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube) |
Partenaire(s) de recherche : | Entreprise : PPRS Research |
Laboratoire : Laboratoire Informatique et Société Numérique / LIST3N | |
Jury : | Président / Présidente : Régine Le Bouquin Jeannes |
Examinateurs / Examinatrices : Régine Le Bouquin Jeannes, Paul Honeine, David Brie, Pierre Beauseroy, Antoine Viola | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Paul Honeine, David Brie |
Mots clés
Résumé
L’objectif de cette thèse est l’amélioration d’un système de classification automatique des stades de sommeil par la prise en compte des variabilités inter-et-intra individuelles, ces dernières ayant un effet détrimentaire sur la classification. Nous nous intéressons en particulier à la détection des épisodes de sommeil paradoxal au cours de la nuit. Nos recherches se focalisent sur le transfert d’apprentissage et la sélection de détecteurs adaptés, permettant l’individualisation de l’analyse par l’exploitation des propriétés des données observées. Nous avons focalisé nos travaux sur l’application des méthodes d’alignement de noyau, dans un premier temps au travers de l’utilisation du kernel-target alignment étudié ici de manière duale, c’est-à-dire à noyau fixé et optimisé par rapport aux étiquettes recherchées des données de tests. Dans un second temps, nous avons introduit le kernel-cross alignment, permettant d’exploiter plus fortement l’information contenue dans les données d’apprentissage. Les idées développées dans le cadre de ces travaux ont été étendues à la sélection automatique d’un ensemble d’apprentissage adapté à un ensemble de test donné. Les contributions de ces travaux sont à la fois méthodologiques et algorithmiques, à portée générale, mais également centrées sur l’application.