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1 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Apprentissageautomatique,Apprentissageprofond,k-nn,K-moyennes, SVM, perceptron,Réseauxdeneurones.'
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Extraction de Connaissances et Prédictions de Prix de Voitures Occasionlles / Oumallal Youssef
Titre : Extraction de Connaissances et Prédictions de Prix de Voitures Occasionlles Type de document : projet fin études Auteurs : Oumallal Youssef, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : Internet des Objets et Services Mobiles ( IOSM ) Mots-clés : Apprentissageautomatique,Apprentissageprofond,k-nn,K-moyennes,
SVM, perceptron,Réseauxdeneurones.Index. décimale : mast 65/18 Résumé : Ce projets’intéresseàlaproblématiquedelaprédictiondesvaleursréellesen
fonction d’uncertainnombredecaractéristiquesquiinfluencecettevaleur.
L’idée estdesedémarquerdelaméthodologiedominantequisebasesurl’uti-
lisation decaractéristiquesconçuesmanuellement,etdeproposerdesmodèlesqui
soientcapablesdeprédireautomatiquement.Ceciestfaitenproposantunmodèle
de réseaudeneurones.
Nous nousappuyonspourcefairesurdestravauxexistantssurlesmodèles
neuronaux pourl’estimationdevaleurréelles,etnousétudionsleurextensionau
cas deprédictiondeprixdevoiture.
Plus concrètement,nousproposonsdeuxmodèlesd’apprentissage:
— Un modèled’apprentissagesuperviséparrégression,quis’appuiesurune
étude derelationentredonnéesetsélectiondecaractéristiques,etentraine-
mentdemodèlepourprédictiondevaleur.
— Un modèled’apprentissageparréseaudeneurones,oùl’entréeestlesdon-
nées brutes,etl’algorithmequifaittoutletravailenaffectantdespoids
idéaux àl’ensemblededonnéesd’entrée.
Enfin, afindevaliderlagénéricitédesdeuxmodèlesproposés,ceux-ciontété
évaluéssuruneproblématiquedeprédictiondeprixdevoitures.
La premièresolutionadonnéunrésultatacceptable,ladeuxièmesolutionn’apas
aboutiàunbonrésultatàcausedumanquededonnées.
Extraction de Connaissances et Prédictions de Prix de Voitures Occasionlles [projet fin études] / Oumallal Youssef, Auteur . - [s.d.].
Langues : Français (fre)
Catégories : Internet des Objets et Services Mobiles ( IOSM ) Mots-clés : Apprentissageautomatique,Apprentissageprofond,k-nn,K-moyennes,
SVM, perceptron,Réseauxdeneurones.Index. décimale : mast 65/18 Résumé : Ce projets’intéresseàlaproblématiquedelaprédictiondesvaleursréellesen
fonction d’uncertainnombredecaractéristiquesquiinfluencecettevaleur.
L’idée estdesedémarquerdelaméthodologiedominantequisebasesurl’uti-
lisation decaractéristiquesconçuesmanuellement,etdeproposerdesmodèlesqui
soientcapablesdeprédireautomatiquement.Ceciestfaitenproposantunmodèle
de réseaudeneurones.
Nous nousappuyonspourcefairesurdestravauxexistantssurlesmodèles
neuronaux pourl’estimationdevaleurréelles,etnousétudionsleurextensionau
cas deprédictiondeprixdevoiture.
Plus concrètement,nousproposonsdeuxmodèlesd’apprentissage:
— Un modèled’apprentissagesuperviséparrégression,quis’appuiesurune
étude derelationentredonnéesetsélectiondecaractéristiques,etentraine-
mentdemodèlepourprédictiondevaleur.
— Un modèled’apprentissageparréseaudeneurones,oùl’entréeestlesdon-
nées brutes,etl’algorithmequifaittoutletravailenaffectantdespoids
idéaux àl’ensemblededonnéesd’entrée.
Enfin, afindevaliderlagénéricitédesdeuxmodèlesproposés,ceux-ciontété
évaluéssuruneproblématiquedeprédictiondeprixdevoitures.
La premièresolutionadonnéunrésultatacceptable,ladeuxièmesolutionn’apas
aboutiàunbonrésultatàcausedumanquededonnées.
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Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité mast 65/18 mast 65/18 OUM Texte imprimé Unité des masters Mast/18 Disponible