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Identifiant IdRef : 226734560
Notice de type Rameau

Point d'accès autorisé

Informations

Langue d'expression : Francais
Date de naissance :  2005
Note publique d''information : 
Cette thèse propose plusieurs outils novateurs pour l'apprentissage statistique supervisé. Elle définit l'approche générative dans un cadre de classification. Les deux principales manières d'estimer les paramètres sont introduites et analysées. Les mélanges de régressions, aussi appelés mélanges d'experts (ME) sont étudiés. Le choix d'un modèle probabiliste pour l'analyse discriminante est étudié. Un nouveau type d'estimation des modèles génératifs est proposé-: un intermédiaire entre l'estimation générative et discriminative (Generative-Discriminative Tradeoff, GDT). Un exemple d'application des méthodes génératives à la catégorisation d'objets en vision par ordinateur est donné. Un exemple d'application de l'apprentissage supervisé à la fiabilité industrielle est étudié. Enfin, un estimateur à noyau permettant de résoudre le problème de l'estimation de frontière est proposé.

Note publique d''information : 
Some generative models used in supervised framework are studied. A overview of generative classification is given, as weil as a generative model for regression. A new model selection criterion is proposed. A estimation procedure that improves classification performances is studied. A novel generative model based on a hierarchy of parts and subparts is proposed and is used for image categorization. A generative model applied in industrial reliability is studied. Finally, a discriminative method that solves the problem of frontier estimation is proposed.

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