Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Laghouat - Amar Telidji
Affiliation
Département d’Informatique
Auteur
HAMEURLAINE, Messaoud
Directeur de thèse
MOUSSAOUI Abdelouahab (Docteur)
Filière
Informatique
Diplôme
Magister
Titre
Apprentissage automatique et extration de conaissance à partir de base dedonnées complexes
Mots clés
apprentissage artificiel, classification non supervisée, fourmis artificielles, AntClust, Kmeans AntMeans
Résumé
L’apprentissage artificiel est une discipline scientifique qui recouvre plusieurs aspects d’études mathématiques, statistiques et algorithmiques. Les techniques de l’apprentissage artificiel ont été largement utilisées dans l’extraction de connaissances à partir de données, mais on est maintenant confrontée à de nouveaux défis "les données complexes". L’amélioration des techniques de fouille de données est devenue exigeante. Dans notre travail, nous avons établi une synthèse sur les différentes techniques d’apprentissage artificiel et les méta heuristiques, nous proposons à cet effet une solution hybride AntMeans basée sur les outils issus du datamining : kmeans et AntClust (algorithme basé sur les colonies de fourmis), puis appliquer cette solution, dans une première application de fouille spatiotemporelle, à l’extraction des zones d’une carte d’incendie de foret, et dans une deuxième application de fouille d’image, à la caractérisation des régions d’une image.
Date de soutenance
2009
Pagination
120p
Illusatration
ill.tabl..;fig.
Format
29cm
Notes
Bibliogr.
Statut
Soutenue