Apprentissage statistique pour la Modélisation des Systèmes
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Apprentissage statistique pour la Modélisation des Systèmes

OKBA TAOUALI

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Apprentissage statistique pour la Modélisation des Systèmes dans des Espaces de Hilbert à Noyau Reproduisant

Le travail présenté dans ce rapport entre dans le cadre de l’Apprentissage Automatique (Machine Learning) où l’on cherche à modéliser un système non linéaire et à identifier en ligne les paramètres du modèle considéré.

Ce modèle est développé dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant (RKHS).

Ces modèles dits de représentation ou boite noire sont linéaires par rapport à leurs paramètres.

Ils ont connu un grand succès dans l’identification des systèmes non linéaires en utilisant les méthodes à noyaux.

Format : Papier

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Quantité
Disponible

Okba Taouali a reçu son diplôme de Doctorat en Génie Électrique en 2010 de l'École Nationale d'Ingénieurs de Monastir (ENIM).

Actuellement, il est maitre de conférences à l'ENIM (Tunisie) et Professeur à la FCIT, university of Tabuk, Arabie Saoudite.

Ses recherches portent sur : Apprentissage automatique, méthodes à noyaux, diagnostic des défauts.


Fiche technique

Auteur
OKBA TAOUALI
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Pages
132
Pays
Tunisie Tunisie

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