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Auteur Radja |
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Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesUne approche basée sur L'ACF pour expliquer la classification multi-lables / Fadila Nessah (2022)
Titre : Une approche basée sur L'ACF pour expliquer la classification multi-lables : Attributs nécessaires Type de document : theses et memoires Auteurs : Fadila Nessah ; Ramdane Celia ; Radja, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I. Année de publication : 2022 Importance : 85 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr . Langues : Français Mots-clés : Systèmes à Boites Noires, Machine Learning Interprétable, Intelligence Artificielle, Apprentissage automatique, Analyse des concepts formels (ACF), Classi?cation multi-labels, Post-hoc Résumé : La classification multi-labels est une tâche d'apprentissage supervisé où chaque élément de donnée peut être associé à plusieurs classes simultanément. Bien que les modèles de classification multi-labels semblent puissants en termes de précision de prédiction, ils ont cependant, comme les classifieurs mono-label, certaines limites principalement liées à leur opacité.
Récemment, les chercheurs en IA accordent plus d'attention à combler cette lacune, ce qui a conduit à l'introduction du nouveau domaine de l'IA eXplicable (XAI). Les explications agnostiques au modèle sont une classe de méthodes d'explication dans XAI qui visent à résoudre le problème mentionné en utilisant des techniques qui n'ont pas accès aux éléments internes d'un modèle appris (boite noire).
Dans ce travail, nous proposons une solution basée sur l'Analyse des concepts formels (ACF), une méthode indépendante du modèle qui explique les décisions de tout classifieur boite noire.Cette méthode présente des explications qui répondent à la question pourquoi une instance "x" a été classée comme "C"au lieu de "C'"où C et C'représentent deux ensemblesde classes.
L'approche proposée permet de répondre à certaines questions qu'un utilisateur peut se poser telles que : Quels sont les ensembles d'attributs minimums (significatifs) permettant au classifieur f de faire une prédiction ? et Quels sont les attributs qui contribuent le plus à une prédiction donnéeEn ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\NESSAH F., RAMDANE C..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36772 Une approche basée sur L'ACF pour expliquer la classification multi-lables : Attributs nécessaires [theses et memoires] / Fadila Nessah ; Ramdane Celia ; Radja, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I., 2022 . - 85 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr .
Langues : Français
Mots-clés : Systèmes à Boites Noires, Machine Learning Interprétable, Intelligence Artificielle, Apprentissage automatique, Analyse des concepts formels (ACF), Classi?cation multi-labels, Post-hoc Résumé : La classification multi-labels est une tâche d'apprentissage supervisé où chaque élément de donnée peut être associé à plusieurs classes simultanément. Bien que les modèles de classification multi-labels semblent puissants en termes de précision de prédiction, ils ont cependant, comme les classifieurs mono-label, certaines limites principalement liées à leur opacité.
Récemment, les chercheurs en IA accordent plus d'attention à combler cette lacune, ce qui a conduit à l'introduction du nouveau domaine de l'IA eXplicable (XAI). Les explications agnostiques au modèle sont une classe de méthodes d'explication dans XAI qui visent à résoudre le problème mentionné en utilisant des techniques qui n'ont pas accès aux éléments internes d'un modèle appris (boite noire).
Dans ce travail, nous proposons une solution basée sur l'Analyse des concepts formels (ACF), une méthode indépendante du modèle qui explique les décisions de tout classifieur boite noire.Cette méthode présente des explications qui répondent à la question pourquoi une instance "x" a été classée comme "C"au lieu de "C'"où C et C'représentent deux ensemblesde classes.
L'approche proposée permet de répondre à certaines questions qu'un utilisateur peut se poser telles que : Quels sont les ensembles d'attributs minimums (significatifs) permettant au classifieur f de faire une prédiction ? et Quels sont les attributs qui contribuent le plus à une prédiction donnéeEn ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\NESSAH F., RAMDANE C..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36772 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.37-22/1 MAST.INF.37-22 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Explicabilité des modèles de classification multi-label basée sur l'analyse de concepts formels : Ensembles décisifs et règles ancres Type de document : theses et memoires Auteurs : Sadia Nait Kaoudj ; Taguine Jedjiga ; Radja, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I. Année de publication : 2022 Importance : .80 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr . Langues : Français Mots-clés : IA explicable ACF Classification multi-label . Résumé : La classification muti-label est ne tâche d'apprentissage supervisé dans laquelle chaque élément de données peut être associé à plusieurs étiquettes simultanément. Bien que les modèles de classification multi-label semblent puissants en termes de précision de prédiction, ils ont cependant certaines limites liées principalement à leur opacité. Nous proposons dans ce travail préliminaire une nouvelle approche pour expliquer les modèles de classification multi-label, basée sur l'analyse de concepts formels (ACF). L'approche proposée permet de répondre à certaines questions qu'un utilisateur peut se poser telles que : quels sont les ensembles d'attributs minimums permettant au classifieur f de faire une prédiction ? et Quels sont les attributs qui contribuent à une prédiction donnée ? En ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\NAIT KAOUDJ S., TAGUINE J..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36787 Explicabilité des modèles de classification multi-label basée sur l'analyse de concepts formels : Ensembles décisifs et règles ancres [theses et memoires] / Sadia Nait Kaoudj ; Taguine Jedjiga ; Radja, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I., 2022 . - .80 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr .
Langues : Français
Mots-clés : IA explicable ACF Classification multi-label . Résumé : La classification muti-label est ne tâche d'apprentissage supervisé dans laquelle chaque élément de données peut être associé à plusieurs étiquettes simultanément. Bien que les modèles de classification multi-label semblent puissants en termes de précision de prédiction, ils ont cependant certaines limites liées principalement à leur opacité. Nous proposons dans ce travail préliminaire une nouvelle approche pour expliquer les modèles de classification multi-label, basée sur l'analyse de concepts formels (ACF). L'approche proposée permet de répondre à certaines questions qu'un utilisateur peut se poser telles que : quels sont les ensembles d'attributs minimums permettant au classifieur f de faire une prédiction ? et Quels sont les attributs qui contribuent à une prédiction donnée ? En ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\NAIT KAOUDJ S., TAGUINE J..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36787 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.52-22/1 MAST.INF.52-22 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Interprétabilité des modèles de classification multi-label : Importance des attributs Type de document : theses et memoires Auteurs : Ouerdia Imine ; Kechabia Salam ; Radja, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I. Année de publication : 2022 Importance : 78 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr . Langues : Français Mots-clés : Classification multi-label, apprentissage automatique, IA explicable, ACF. Résumé : Les progrès actuels de l'IA, entre autres, concernent souvent l'amélioration de la précision des modèles de classification. Un aspect retardé, cependant, justifie les décisions prises par ces modèles. Récemment, les chercheurs en IA accordent plus d'attention à combler cette lacune, ce qui a conduit à l'introduction du nouveau domaine de l'IA eXplicable (XAI). Les explications agnostiques au modèle sont une classe de méthodes d'explication dans XAI qui visent à résoudre le problème mentionné en utilisant des techniques qui n'ont pas accès aux éléments internes d'un modèle appris (boite noire).
Dans ce travail, nous introduisons une solution basée sur l'Analyse de concepts formels (ACF), une méthode indépendante du modèle qui explique les décisions de tout classifieur multi-label boîte noire, et qui permet de mesurer l'importance de chaque attribut dans l'ensemble des classes prédites par le classifieur. Les concepts sont considérés comme un meilleur moyen pour construire des explications car ils aident les utilisateurs à comprendre quel attribut a contribué dans telle et telle classe.En ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\IMINE O., KECHABIA S..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36780 Interprétabilité des modèles de classification multi-label : Importance des attributs [theses et memoires] / Ouerdia Imine ; Kechabia Salam ; Radja, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I., 2022 . - 78 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr .
Langues : Français
Mots-clés : Classification multi-label, apprentissage automatique, IA explicable, ACF. Résumé : Les progrès actuels de l'IA, entre autres, concernent souvent l'amélioration de la précision des modèles de classification. Un aspect retardé, cependant, justifie les décisions prises par ces modèles. Récemment, les chercheurs en IA accordent plus d'attention à combler cette lacune, ce qui a conduit à l'introduction du nouveau domaine de l'IA eXplicable (XAI). Les explications agnostiques au modèle sont une classe de méthodes d'explication dans XAI qui visent à résoudre le problème mentionné en utilisant des techniques qui n'ont pas accès aux éléments internes d'un modèle appris (boite noire).
Dans ce travail, nous introduisons une solution basée sur l'Analyse de concepts formels (ACF), une méthode indépendante du modèle qui explique les décisions de tout classifieur multi-label boîte noire, et qui permet de mesurer l'importance de chaque attribut dans l'ensemble des classes prédites par le classifieur. Les concepts sont considérés comme un meilleur moyen pour construire des explications car ils aident les utilisateurs à comprendre quel attribut a contribué dans telle et telle classe.En ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\IMINE O., KECHABIA S..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36780 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.45-22/1 MAST.INF.45-22 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Mise en oeuvre d’une solution de messagerie sécurisée et tolérante aux pannes avec Exchange Server Type de document : theses et memoires Auteurs : Miliza Salmi ; Radja, Directeur de thèse Editeur : Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 137 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Exchange Server, messagerie électronique, Haute disponibilité, sécurité, cryptographie, Active Directory. Résumé : Notre travail s'inscrit dans le domaine de la sécurité de la messagerie électronique, plus particulièrement la messagerie au milieu professionnel. En effet, étant le moyen de communication le plus déployer et utiliser dans le monde professionnel, le courrier électronique représente un trésor d'informations commerciales sensibles et les données qu'il véhicule ont une valeur économique importante. C'est pourquoi qu'il est la cible préférée des attaquants et des concurrents. Afin de répondre aux besoins de sécurité dans un système de messagerie, nous avons donc choisi l'une des principales solutions de messagerie existante aujourd'hui sur le marché mondial des TICs, en l'occurrence MS Exchange Server, nous l'avons mis en œuvre sur un environnement de travail virtuel et nous avons effectué l'ensembles des tâches de configuration nécessaire pour une messagerie fonctionnelle. Ensuite, nous avons proposé une solution de sécurité et de haute disponibilité basée sur un environnement Exchange que nous avons implémenté et testé sur notre système de messagerie. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\SALMI M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34224 Mise en oeuvre d’une solution de messagerie sécurisée et tolérante aux pannes avec Exchange Server [theses et memoires] / Miliza Salmi ; Radja, Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 137 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Exchange Server, messagerie électronique, Haute disponibilité, sécurité, cryptographie, Active Directory. Résumé : Notre travail s'inscrit dans le domaine de la sécurité de la messagerie électronique, plus particulièrement la messagerie au milieu professionnel. En effet, étant le moyen de communication le plus déployer et utiliser dans le monde professionnel, le courrier électronique représente un trésor d'informations commerciales sensibles et les données qu'il véhicule ont une valeur économique importante. C'est pourquoi qu'il est la cible préférée des attaquants et des concurrents. Afin de répondre aux besoins de sécurité dans un système de messagerie, nous avons donc choisi l'une des principales solutions de messagerie existante aujourd'hui sur le marché mondial des TICs, en l'occurrence MS Exchange Server, nous l'avons mis en œuvre sur un environnement de travail virtuel et nous avons effectué l'ensembles des tâches de configuration nécessaire pour une messagerie fonctionnelle. Ensuite, nous avons proposé une solution de sécurité et de haute disponibilité basée sur un environnement Exchange que nous avons implémenté et testé sur notre système de messagerie. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\SALMI M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34224 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.43-19/1 MAST.INF.43-19 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Réalisation d’une application permettant de générer des règles d’association en utilisant l’Analyse de Concepts Formels Type de document : theses et memoires Auteurs : Djouher Ait Yakoub ; Ait Yakoub Hocine ; Radja, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I. Année de publication : 2022 Importance : 64 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr . Langues : Français Mots-clés : Analyse de concepts formels, Operateur de dérivation de Galois Concepts formels Base minimale,Base de Luxenburger Base de Duquenne-Guigues Règles d'association. Résumé : L'Analyse de Concepts Formels (ACF), appelée aussi Analyse Formelle de Concepts (AFC) est une méthode de représentation de connaissances et d'analyse de données. L'objectif principal de l'analyse formelle des concepts (AFC) est d'extraire des informations intéressantes sur des groupes de connaissances, appelés concepts formels, issus d'une représentation particulière de données, appelée contextes formels. L'idée originale de l'ACF a été introduite par Rudolf Wille en 1982. L'extraction des règles d'association a pour but de découvrir des relations significatives entre attributs binaires extraits des bases de données. Dans les domaines de l'analyse de données et de l'analyse formelle de concepts, l'adaptation de la base de Duquenne-Guigues pour les implications (globales), et la base de Luxenburger pour les implications partielles, dans le cadre de l'extraction de règles d'association exactes et approximatives est présentée par Pasquier en 2000. Les bases obtenues sont des réductions de l'ensemble des règles d'association qui minimisent le nombre de règles générées, sans tenir compte du support des règles. Dans notre travail nous allons présenter et implémenter l'approche proposée par Bazin en 2014 qui est une amélioration de l'approche proposée par Pasquier en 2000, et qui permet de calculer une base de cardinalité minimale pour les règles d'association. En ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\AIT YAKOUB DJ., AIT YAKOUB H..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36738 Réalisation d’une application permettant de générer des règles d’association en utilisant l’Analyse de Concepts Formels [theses et memoires] / Djouher Ait Yakoub ; Ait Yakoub Hocine ; Radja, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I., 2022 . - 64 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr .
Langues : Français
Mots-clés : Analyse de concepts formels, Operateur de dérivation de Galois Concepts formels Base minimale,Base de Luxenburger Base de Duquenne-Guigues Règles d'association. Résumé : L'Analyse de Concepts Formels (ACF), appelée aussi Analyse Formelle de Concepts (AFC) est une méthode de représentation de connaissances et d'analyse de données. L'objectif principal de l'analyse formelle des concepts (AFC) est d'extraire des informations intéressantes sur des groupes de connaissances, appelés concepts formels, issus d'une représentation particulière de données, appelée contextes formels. L'idée originale de l'ACF a été introduite par Rudolf Wille en 1982. L'extraction des règles d'association a pour but de découvrir des relations significatives entre attributs binaires extraits des bases de données. Dans les domaines de l'analyse de données et de l'analyse formelle de concepts, l'adaptation de la base de Duquenne-Guigues pour les implications (globales), et la base de Luxenburger pour les implications partielles, dans le cadre de l'extraction de règles d'association exactes et approximatives est présentée par Pasquier en 2000. Les bases obtenues sont des réductions de l'ensemble des règles d'association qui minimisent le nombre de règles générées, sans tenir compte du support des règles. Dans notre travail nous allons présenter et implémenter l'approche proposée par Bazin en 2014 qui est une amélioration de l'approche proposée par Pasquier en 2000, et qui permet de calculer une base de cardinalité minimale pour les règles d'association. En ligne : D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\AIT YAKOUB DJ., AIT YAKOUB H..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36738 Réservation
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