Titre :	Construction de modèle statistique et régression multivariée par le moyen des réseaux de neurones artificiels.
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Sonia Berrahal, Auteur ; Safa Ferdi, Auteur ; Boutheina Mansouri, Auteur ; Faiza Saadi, Directeur de thèse
Editeur :	CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine
Année de publication :	2020
Importance :	86 f.
Format :	30 cm.
Note générale :	Une copie électronique PDF disponible en BUC.
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Sciences Exactes:Mathématiques
Tags :	statistique  régression multivariée  neurones artificiels
Index. décimale :	510 Mathématiques
Résumé :	La construction d’un modèle statistique dans une régression multi-varié, par le moyen des réseaux de neurones artificiels, est un sujet de recherche très actif qui joue un rôle important dans l'apprentissage artificiel et l’analyse de données. Dans cette étude nous proposons les différentes approches et les méthodes de la sélection de variables, pour affronter le problème de la dimension trop importante de ces variables, et pour obtenir un compromis satisfaisant entre un modèle trop simple et un modèle faisant intervenir beaucoup de variables en disposant de plusieurs critères. L’objectif de cette étude est la recherche d’un bon modèle qui colle bien aux données tout en restant parcimonieux, c’est à dire un nombre limité de variables. Nos expérimentations ont montré que les méthodes et les approches de la sélection facilitent l’apprentissage, donc les réseaux de neurones artificiels font le meilleur modèle avec les meilleurs critères, et adoptent ces méthodes parce qu’ils ont la capacité de sélectionner un nombre réduit de variables en moins de temps.
Diplome :	Master 2
Permalink :	https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=14010

Construction de modèle statistique et régression multivariée par le moyen des réseaux de neurones artificiels. [texte imprimé] / Sonia Berrahal, Auteur ; Safa Ferdi, Auteur ; Boutheina Mansouri, Auteur ; Faiza Saadi, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2020 . - 86 f. ; 30 cm.
Une copie électronique PDF disponible en BUC.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Sciences Exactes:Mathématiques
Tags :	statistique  régression multivariée  neurones artificiels
Index. décimale :	510 Mathématiques
Résumé :	La construction d’un modèle statistique dans une régression multi-varié, par le moyen des réseaux de neurones artificiels, est un sujet de recherche très actif qui joue un rôle important dans l'apprentissage artificiel et l’analyse de données. Dans cette étude nous proposons les différentes approches et les méthodes de la sélection de variables, pour affronter le problème de la dimension trop importante de ces variables, et pour obtenir un compromis satisfaisant entre un modèle trop simple et un modèle faisant intervenir beaucoup de variables en disposant de plusieurs critères. L’objectif de cette étude est la recherche d’un bon modèle qui colle bien aux données tout en restant parcimonieux, c’est à dire un nombre limité de variables. Nos expérimentations ont montré que les méthodes et les approches de la sélection facilitent l’apprentissage, donc les réseaux de neurones artificiels font le meilleur modèle avec les meilleurs critères, et adoptent ces méthodes parce qu’ils ont la capacité de sélectionner un nombre réduit de variables en moins de temps.
Diplome :	Master 2
Permalink :	https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=14010