Toubkal : Le Catalogue National des Thèses et Mémoires
Conception et Développement de Nouveaux Algorithmes de Machine Learning pour une meilleure Classification des Données
dc.contributor.author | REHIOUI Hajar | |
dc.description.collaborator | HAYAR, Aawatif (Présidente) | |
dc.description.collaborator | IDRISSI, Abdellah (Directeur de thèse) | |
dc.description.collaborator | BELOUADHA, Fatima-Zahra (Rapportrice/Examinatrice) | |
dc.description.collaborator | BOULMAKOUL, Azedine (Rapporteur/Examinateur) | |
dc.description.collaborator | BENMILOUD I, btissam (Rapportrice/Examinatrice) | |
dc.date.accessioned | 2023-01-10T10:54:37Z | |
dc.date.available | 2023-01-10T10:54:37Z | |
dc.date.issued | 2019-10-29 | |
dc.identifier.uri | http://toubkal.imist.ma/handle/123456789/16338 | |
dc.description.abstract | Actuellement, la science de donn´ees est un axe de recherche en plein essor gr^ace `a la grande quantit´e de donn´ees g´en´er´ees quotidiennement par les diff´erents moyens technologiques. Cet axe vise `a extraire les informations pertinentes `a partir des donn´ees brutes. Une description en amont de ces donn´ees est souvent indisponible y compris les classes des ´echantillons. Par cons´equent, il est plus judicieux d’adopter des m´ethodes appropri´ees, en l’occurrence la classification non supervis´ee (dite Clustering en anglais) qui consiste `a regrouper les donn´ees sous forme de classes homog`enes appel´ees Clusters. Dans la pr´esente th`ese, nous nous sommes int´eress´es `a l’am´elioration de l’algorithme de clustering DENCLUE qui appartient `a la famille de m´ethodes bas´ees sur la densit´e. Cet algorithme a d´ej`a prouv´e sa robustesse surtout dans le cas des donn´ees bruit´ees multi-dimensionnelles. Cependant, il n’est pas assez performant en termes de temps d’ex´ecution en particulier pour classifier une grande quantit´e de donn´ees. Pour rem´edier `a cela, nous avons propos´e trois nouvelles am´eliorations de DENCLUE qui ont montr´e leur performance `a trouver un bon compromis entre le temps d’ex´ecution et la qualit´e du clustering. En plus des am´eliorations consid´erables apport´ees, notre analyse de r´esultats nous a conduit `a la d´etection d’un probl`eme de chevauchement entre les clusters obtenus dans certains ensembles de donn´ees. Pour r´epondre `a ce probl`eme, nous avons propos´e une mise en ´echelle des donn´ees en se basant sur leurs distributions de densit´es. Les r´esultats quantitatifs et visuels se sont av´er´es plus int´eressants prouvant ainsi le grand int´er^et de la m´ethode propos´ee. La deuxi`eme partie de nos contributions s’est focalis´ee sur l’application de nos algorithmes tout en les adaptant `a des domaines bien sp´ecifiques, notamment la recherche et la s´election des services dans le Could Computing, l’analyse de sentiments dans le r´eseau social Twitter, et le cancer du nasopharynx (domaine m´edical). | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Université Mohamed V, Faculté des Sciences, Rabat | fr_FR |
dc.relation.ispartofseries | 02/2023; | |
dc.subject | Informatique | fr_FR |
dc.subject | Intelligence Artificielle | fr_FR |
dc.subject | Science de données | fr_FR |
dc.subject | Machine Learning | fr_FR |
dc.subject | Clustering | fr_FR |
dc.subject | Algorithmes basés sur la Densité | fr_FR |
dc.subject | Cloud Computing | fr_FR |
dc.subject | Analyse de Sentiments | fr_FR |
dc.title | Conception et Développement de Nouveaux Algorithmes de Machine Learning pour une meilleure Classification des Données | fr_FR |
dc.title.alternative | Conception et Développement de Nouveaux Algorithmes de Machine Learning pour une meilleure Classification des Données | fr_FR |
dc.description.laboratoire | Equipe Intelligent Processing and Security of Systems, (UFR) | fr_FR |
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