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Identification des pertes non techniques sur le réseau électrique de Casablanca par les approches d’apprentissage automatique / Hamza MAJDI

Public ISBD Titre : Identification des pertes non techniques sur le réseau électrique de Casablanca par les approches d’apprentissage automatique Type de document : projet fin études Auteurs : Hamza MAJDI, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : Génie Logiciel Mots-clés : Apprentissage automatique, Pertes non techniques, Classification, Big Data. Index. décimale : 1863/18 Résumé : Le présent rapport constitue le fruit de mon travail accompli dans le cadre de mon stage de fin d’études au sein de la société bSuccess à Casablanca qui s’intitule « Identification des pertes non techniques sur le réseau électrique de Casablanca par les approches d’apprentissage automatique », pour l’obtention du diplôme d’ingénieur d’état en informatique. Durant ce projet, on vise à appliquer des algorithmes de classification afin de détecter les activités des fraudeurs au niveau du réseau électrique de Casablanca. Cette classification est faite après plusieurs étapes de préparation des données en utilisant une infrastructure Big Data. Les technologies da la mise en oeuvre du projet sont toutes basées sur le traitement des données massive et l’apprentissage automatique à savoir Spark, Hadoop, Kafka, Tensorflow, Scikit-learn et le langage de programmation Python. Identification des pertes non techniques sur le réseau électrique de Casablanca par les approches d’apprentissage automatique [projet fin études] / Hamza MAJDI, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : Génie Logiciel Mots-clés : Apprentissage automatique, Pertes non techniques, Classification, Big Data. Index. décimale : 1863/18 Résumé : Le présent rapport constitue le fruit de mon travail accompli dans le cadre de mon stage de fin d’études au sein de la société bSuccess à Casablanca qui s’intitule « Identification des pertes non techniques sur le réseau électrique de Casablanca par les approches d’apprentissage automatique », pour l’obtention du diplôme d’ingénieur d’état en informatique. Durant ce projet, on vise à appliquer des algorithmes de classification afin de détecter les activités des fraudeurs au niveau du réseau électrique de Casablanca. Cette classification est faite après plusieurs étapes de préparation des données en utilisant une infrastructure Big Data. Les technologies da la mise en oeuvre du projet sont toutes basées sur le traitement des données massive et l’apprentissage automatique à savoir Spark, Hadoop, Kafka, Tensorflow, Scikit-learn et le langage de programmation Python.

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Exemplaires

Code barre	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1863/18	1863/18 HAM	Texte imprimé	unité des PFE	PFE/2018	Disponible