| Titre : | deep learning et apprentissage par renforcement pour la détection du covid-19 sur des images IRM |
| Auteurs : | Djelloul Mokadem, Directeur de thèse ; Dahmane Abdelkader, Auteur ; Daoudi Yahia, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2021-2022 |
| Format : | 89 p / ill / 29 cm |
| Accompagnement : | CD rom |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | virus Corona ; détecter ; images par résonance magnétique ; apprentissage profond ; l'apprentissage par renforcement ; Deep Learning ; réseaux de neurones. |
| Résumé : |
Le virus Corona est une des maladies qui ont causé des pertes humaines ces derniers temps c’est ce qui nous a poussés à faire ce travail pour le détecter de manière précise et rapide en utilisant des images par résonance magnétique(IRM), un apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement. - Le Deep Learning ou « apprentissage profond » est une famille d’algorithmes d’apprentissage (machine learning) pour entraîner des réseaux de neurones composés de plusieurs couches internes et potentiellement un grand nombre. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage, traitement et détection des images.[1] -L'apprentissage par renforcement permet à un agent d'apprendre un comportement qui n'a jamais été préalablement défini par l'homme. L'agent découvre l'environnement et les différentes conséquences de ses actions à travers des interactions avec celui-ci : il apprend de sa propre expérience, sans avoir de connaissances préétablies des buts ni des effets de ses actions. Ce travail s'intéresse à la façon dont l'apprentissage profond peut aider l'apprentissage par renforcement à gérer des espaces continus et des environnements ayant de nombreux degrés de liberté dans l'optique de résoudre des problèmes plus proches de la réalité. En effet, les réseaux de neurones ont une bonne capacité de mise à l'échelle et un large pouvoir de représentation. Ils rendent possible l'approximation de fonctions sur un espace continu et permettent de s'inscrire dans une approche développementale nécessitant peu de connaissances a priori sur le domaine. |
| Note de contenu : |
Chapitre 01 Coronavirus (covid-19) Chapitre 02 Représentation des images Chapitre 03 L'Apprentissage profond (deep learning) et l'apprentissage par renforcement (AL) Chapitre 04 Expériences, Résultats et Discutions |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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