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Results
Showing 1 to 14 of 14 for “"Apprentissage profond"”.
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Apprentissage profond pour la détection de la rétinopathie diabétique
… de la RD en utilisant les algorithmes d'apprentissage profond. Ensuite, nous présentons le développement d'un système qui détecte automatiquement la RD dans les images du fond de l'œil avec différents niveaux de sévérité de la RD. Notre système est basé sur le réseau de neurones …
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Apprentissage profond et la radiomique pour la détection du cancer du sein
… domaine de l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage profond peut aider les radiologues de plusieurs façons. L’un des principaux avantages de l’apprentissage profond est sa capacité à analyser et à détecter des ressemblances dans de grandes quantités de données d’imagerie médicale, ce …
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Apprentissage profond de bout en bout pour la détection de scènes de violence
… en deux groupes : d’une part les méthodes d’apprentissage machine qui consistent à regrouper des caractéristiques sous forme de vecteurs appelés descripteurs que l’on classifie à l’aide de classificateurs comme les machines à vecteurs de support (SVM) ou les forêts aléatoires (Random Forest), …
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Apprentissage profond pour la détection des menaces et des contenus toxiques dans les cyberenvironnements
L’apprentissage profond est un outil prometteur pour détecter les menaces et les contenus toxiques sur les plateformes en ligne. Ses capacités d’apprentissage automatique permettent de traiter de grandes quantités de données efficacement et avec précision, ce qui le rend utile pour détecter les …
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Techniques d'apprentissage profond pour la détection de maladies thoraciques sur des images radiograpahiques
… l’erreur humaine. En revanche, les techniques d’apprentissage profond peuvent être utilisés pour aider les radiologues à détecter les maladies thoraciques dans les images radiographiques. Dans ce travail, nous avons présenté une revue de littérature des récentes avancées de modèles …
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Adaptation des architectures ADDA et semi-ADDA pour la détection d'objets par apprentissage profond sur les images satellites THR
… Une nouvelle méthode de DA basée sur l’apprentissage adverserielle nommée Adversarial Discriminative Domain Adaptation (ADDA) s’est récemment démarquée en surpassant les autres méthodes de DA sur des tâches d’adaptation de domaine entre les jeux de données de classification de caractères …
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Développement d'un nouvel outil de stéganalyse pour la stéganographie vocale en utilisant l'apprentissage profond et les algorithmes évolutionnaires
… de stéganalyse basée sur les réseaux d'apprentissage profond. Ces derniers sont composés de machines de Boltzmann restreintes entrainées, les algorithmes évolutionnaires sont utilisés pour affiner l'apprentissage dans le but d'améliorer le processus de stéganalyse. La méthode de …
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Apprentissage profond appliqué à la détection du deepfake et à l'imagerie médicale: détection de la covid-19 et de la rétinopathie diabétique
L’apprentissage profond est une technique d’intelligence artificielle récente et populaire, connue pour ses avancées significatives dans les domaines de la vision par ordinateur et de l’apprentissage automatique. Toutefois, de nouvelles techniques plus avancées apparaissent régulièrement, ce qui …
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Approche neuro-évolutionnaire profonde pour le rehaussement des signaux de la parole développée pour systèmes embarqués
… de la parole monocanal dépendent fortement de l'apprentissage, que ce soit dans le réglage des algorithmes ou dans les implémentations d'apprentissage profond. Dans le contexte des bruits non stationnaires, cette dépendance aux données d'entrainement limite les performances de rehaussement de la …
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Apprentissage ensembliste profond pour la détection du mélanome
… techniques récentes ont utilisé des modèles d’apprentissage profond comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Les résultats obtenus avec ces méthodes présentent un grand potentiel pour résoudre ce problème. Dans cette thèse, nous avons commencé par faire une étude comparative des modèles …
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Modélisation des interactions humain-robot inspirée d'une approche de cartographie et de navigation visuelle
… sont prétraitées par des réseaux de neurones à apprentissage profond, puis agrégées pour faciliter leur utilisation lors de la modélisation des interactions. Les perceptions résultantes sont regroupées en nœuds en fonction de la classe d'objet ou de son qu'elles représentent. Les fermetures de …
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Conception d'un robot social d'assistance intelligent comme plateforme expérimentale en interaction humain-robot
… âgées ou assister les enfants dans leurs apprentissages. Les recherches actuelles se concentrent sur l'impact de ce type de robots tout comme leur acceptabilité et leur utilisabilité dans les applications visées en fonction du type d'utilisateur. Cependant, leur adaptabilité reste assez …
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Techniques d’amplification des données textuelles pour l'apprentissage profond
… le traitement de la langue naturelle (TLN) et l’apprentissage automatique afin de pallier à l ’insuffisance de données pour l ’entraînement de modèles en apprentissage profond. Pour y arriver, nous montrerons une différence de performance entre les mêmes modèles entraînés avec et sans données …
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Le traitement du bruit dans le système auditif avec applications en rehaussement de la parole
Le système auditif est extrêmement efficace pour extraire de l’information pertinente en présence d’un bruit de fond. Par contre, les algorithmes de rehaussement de la parole, visant à supprimer le bruit d’un signal de parole bruité, n’atteignent pas des résultats proches de l’efficacité du système …