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Systèmes Sensibles au Contexte à base de Machine Learning / Zakaria AFKIR

Public ISBD Titre : Systèmes Sensibles au Contexte à base de Machine Learning Type de document : projet fin études Auteurs : Zakaria AFKIR, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : SDBD Mots-clés : Contexte, Sensibilite au Contexte, Machine Learning, NoSQL Index. décimale : mast 89/18 Résumé : L'ere de technologie envahit actuellement la vie quotidienne du monde entier gr^ace a l'evolution rapide des technologies omnipr esents tels que les smart-phones et l'internet des objets qui se re etent dans les capteurs deployes partout. Ces evolutions ont permis la naissance d'un nouveau type d'applications dites les systemes sensibles au contexte, qui visent a traiter et a exploiter les donnees generees an de fournir des services appropri es aux utilisateurs. L'objectif de ce travail est de proposer une approche pour le developpement d'un systeme sensible au contexte a base de machine learning. D'une part l'utilisation des approches de modelisation du contexte et celles dediees a la sensibilite au contexte pour la mise en place du systeme. D'autre part l'utilisation de machine learning pour la prediction des situations contextuelles, et l'utilisation des bases de donnees NoSql, dediees au stockage des grands volumes de donnees. Systèmes Sensibles au Contexte à base de Machine Learning [projet fin études] / Zakaria AFKIR, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : SDBD Mots-clés : Contexte, Sensibilite au Contexte, Machine Learning, NoSQL Index. décimale : mast 89/18 Résumé : L'ere de technologie envahit actuellement la vie quotidienne du monde entier gr^ace a l'evolution rapide des technologies omnipr esents tels que les smart-phones et l'internet des objets qui se re etent dans les capteurs deployes partout. Ces evolutions ont permis la naissance d'un nouveau type d'applications dites les systemes sensibles au contexte, qui visent a traiter et a exploiter les donnees generees an de fournir des services appropri es aux utilisateurs. L'objectif de ce travail est de proposer une approche pour le developpement d'un systeme sensible au contexte a base de machine learning. D'une part l'utilisation des approches de modelisation du contexte et celles dediees a la sensibilite au contexte pour la mise en place du systeme. D'autre part l'utilisation de machine learning pour la prediction des situations contextuelles, et l'utilisation des bases de donnees NoSql, dediees au stockage des grands volumes de donnees.

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mast 89/18	mast 89/18 ZAK	Texte imprimé	Unité des masters	Mast/18	Disponible