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7 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'machine learning'
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Titre : Machine learning-based routing approach in UAV networks Type de document : texte imprimé Auteurs : Nadjia Tabet ; Raoudha Chaabi ; Medani,Khedidja, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol. (45 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : FANETs UAVs Routing Machine learning Q-Learning NS3 Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Flying Ad Hoc Networks (FANETs) have experienced significant advancements, primarily
driven by the collaboration among different Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)
operating in an ad hoc manner. These networks offer a wide array of applications and
services, both in civil and military domains. Establishing efficient communication is
one of the most crucial issues in UAV networks, because it ensures the cooperation and
the collaboration between these UAVs. Consequently, several routing strategies have
been developed. However, implementing routing protocols in UAVs networks poses a
challenge for researchers due to the limited energy resources, network’s inherent high
mobility and rapid topology changes. Recently, machine learning-based techniques
become one of the most promising solutions employed to develop intelligent routing
approaches adapting to the frequent network changes. In this work, we investigate
utilizing Q-Learning algorithm as a foundation in the context of UAVs networks and
propose an improvement to enhance the efficiency of the routing algorithm. The implementation
of the proposed protocol has simulated using the Network Simulator 3
(NS3), and the outcomes demonstrate its effectiveness in terms of energy consumption,
packet delivery ration and average end to end delayCôte titre : MAI/0743 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1_-rpDROZeJ-RBIIn-9p16N4P-DR8i_h9/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Machine learning-based routing approach in UAV networks [texte imprimé] / Nadjia Tabet ; Raoudha Chaabi ; Medani,Khedidja, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol. (45 f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : FANETs UAVs Routing Machine learning Q-Learning NS3 Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Flying Ad Hoc Networks (FANETs) have experienced significant advancements, primarily
driven by the collaboration among different Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)
operating in an ad hoc manner. These networks offer a wide array of applications and
services, both in civil and military domains. Establishing efficient communication is
one of the most crucial issues in UAV networks, because it ensures the cooperation and
the collaboration between these UAVs. Consequently, several routing strategies have
been developed. However, implementing routing protocols in UAVs networks poses a
challenge for researchers due to the limited energy resources, network’s inherent high
mobility and rapid topology changes. Recently, machine learning-based techniques
become one of the most promising solutions employed to develop intelligent routing
approaches adapting to the frequent network changes. In this work, we investigate
utilizing Q-Learning algorithm as a foundation in the context of UAVs networks and
propose an improvement to enhance the efficiency of the routing algorithm. The implementation
of the proposed protocol has simulated using the Network Simulator 3
(NS3), and the outcomes demonstrate its effectiveness in terms of energy consumption,
packet delivery ration and average end to end delayCôte titre : MAI/0743 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1_-rpDROZeJ-RBIIn-9p16N4P-DR8i_h9/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0743 MAI/0743 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponibleIntroduction au machine learning / Chloé-Agathe Azencott
Titre : Introduction au machine learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Chloé-Agathe Azencott, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2022 Importance : 1 vol. (263 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-083642-0 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Machine learning Index. décimale : 006.31 (Apprentissage automatique (algorithmes génétiques, apprentissage par ordinateur, EAO) Résumé :
Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliquées, ainsi qu'aux élèves ingénieurs. Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes de données. Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor. Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus. Les notions de cours sont illustrées et complétées par 86 exercices, tous corrigés.
Note de contenu :
Sommaire:
Chapitre 1: Présentation du machine learning
Chapitre 2: Apprentissage supervisé
Chapitre 3: Sélection de modèle et évaluation
Chapitre 4: Inférence bayésienne
Chapitre 5: Régressions paramétriques
Chapitre 6: Régularisation
Chapitre 7: Réseaux de neurones artificiels
Chapitre 8: Méthodes des plus proches voisins
Chapitre 9: Arbres et forêts
Chapitre 10: Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux
Chapitre 11: Réduction de dimension
Chapitre 12: Clustering.Côte titre : Fs/24805-24807 Introduction au machine learning [texte imprimé] / Chloé-Agathe Azencott, Auteur . - Paris : Dunod, 2022 . - 1 vol. (263 p.) ; 24 cm.
ISBN : 978-2-10-083642-0
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Machine learning Index. décimale : 006.31 (Apprentissage automatique (algorithmes génétiques, apprentissage par ordinateur, EAO) Résumé :
Cet ouvrage s'adresse aux étudiants en fin de licence et en master d'informatique ou de maths appliquées, ainsi qu'aux élèves ingénieurs. Le Machine Learning est une discipline dont les outils puissants permettent aujourd'hui à de nombreux secteurs d'activité de réaliser des progrès spectaculaires grâce à l'exploitation de grands volumes de données. Le but de cet ouvrage est de vous fournir des bases solides sur les concepts et les algorithmes de ce domaine en plein essor. Il vous aidera à identifier les problèmes qui peuvent être résolus par une approche Machine Learning, à les formaliser, à identifier les algorithmes les mieux adaptés à chaque problème, à les mettre en oeuvre, et enfin à savoir évaluer les résultats obtenus. Les notions de cours sont illustrées et complétées par 86 exercices, tous corrigés.
Note de contenu :
Sommaire:
Chapitre 1: Présentation du machine learning
Chapitre 2: Apprentissage supervisé
Chapitre 3: Sélection de modèle et évaluation
Chapitre 4: Inférence bayésienne
Chapitre 5: Régressions paramétriques
Chapitre 6: Régularisation
Chapitre 7: Réseaux de neurones artificiels
Chapitre 8: Méthodes des plus proches voisins
Chapitre 9: Arbres et forêts
Chapitre 10: Machines à vecteurs de support et méthodes à noyaux
Chapitre 11: Réduction de dimension
Chapitre 12: Clustering.Côte titre : Fs/24805-24807 Exemplaires (3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/24805 Fs/24805-24807 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/24806 Fs/24805-24807 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/24807 Fs/24805-24807 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Sentiment Analysis based On Machine and Deep Learning for Algerian Dialect Type de document : texte imprimé Auteurs : Mohamed Assil Benhamla ; El-Moundhir Riache ; MEDIANI, Chahrazed Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Sentiment analysis Machine Learning Dataset Algorithm Preprocessing deep Learning Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Natural language processing is a technology that deals with human
language, where the machine can understand this language by training the
algorithm with the dataset. By this technique, we can know the position of
the author and his opinion on a topic using different Machine learning
and Deep learning Algorithms. In this work, we used Machine learning and
Deep learning algorithms to implement our subject which is text
classification of Arabic Algerian dialect into three classes positive emotion,
negative and neutral, by this automatic process = Le traitement du langage naturel est une technologie qui traite du langage
humain, o`u la machine peut comprendre ce langage en entraînant
l’algorithme avec l’ensemble de données. Par cette technique, nous pouvons
connaître la position de l’auteur et son opinion sur un sujet en utilisant
différents algorithmes d’apprentissage automatique. Dans ce travail, nous
avons utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour
implémenter notre sujet qui est la classification de texte du dialecte arabe
algérCôte titre : MAI/0764 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1W4Jqb4q8nSECpQtP0vz--GPf0ZiVQZEZ/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Sentiment Analysis based On Machine and Deep Learning for Algerian Dialect [texte imprimé] / Mohamed Assil Benhamla ; El-Moundhir Riache ; MEDIANI, Chahrazed . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Sentiment analysis Machine Learning Dataset Algorithm Preprocessing deep Learning Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Natural language processing is a technology that deals with human
language, where the machine can understand this language by training the
algorithm with the dataset. By this technique, we can know the position of
the author and his opinion on a topic using different Machine learning
and Deep learning Algorithms. In this work, we used Machine learning and
Deep learning algorithms to implement our subject which is text
classification of Arabic Algerian dialect into three classes positive emotion,
negative and neutral, by this automatic process = Le traitement du langage naturel est une technologie qui traite du langage
humain, o`u la machine peut comprendre ce langage en entraînant
l’algorithme avec l’ensemble de données. Par cette technique, nous pouvons
connaître la position de l’auteur et son opinion sur un sujet en utilisant
différents algorithmes d’apprentissage automatique. Dans ce travail, nous
avons utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour
implémenter notre sujet qui est la classification de texte du dialecte arabe
algérCôte titre : MAI/0764 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1W4Jqb4q8nSECpQtP0vz--GPf0ZiVQZEZ/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0764 MAI/0764 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Deep learning model for predicting cancer stage based on genomic data Type de document : texte imprimé Auteurs : Rayane Mesnata ; Roumaissa Laouarem ; Abderrahim Lakehal, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (134 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Bio-Informatics Cancer Machine learning Deep learning mRNA data Cbioportal, Index. décimale : 004 Informatique Résumé : This abstract discusses the integration of artificial intelligence (AI) and deep learning (DL) in cancer
diagnosis and treatment. It emphasizes the use of genomic sequencing technologies and machine
learning techniques to predict cancer stage and identify molecular signatures associated with different
stages. The Cancer Genome Atlas (TCGA) project has played a crucial role in collecting comprehensive
genomic data for various cancer types. the study highlights the importance of data preprocessing,
including quality control, normalization, and integration, to ensure the accuracy and reliability of the
predictive model. The performance of the deep learning model is evaluated using appropriate evaluation
metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score; As Gene filtering techniques are used
to reduce noise and dimensionality, identifying relevant genes for cancer progression and stage.
This study develops a deep learning model for predicting cancer stage based on genomic data;
As the model incorporates a Convolutional Neural Network (CNN) architecture and is trained on a
comprehensive dataset, to evaluate the performance of the deep learning model, two approaches are
compared: utilizing the cbioportal platform and applying feature selection techniques. The cbioportal
platform allows for the exploration and analysis of cancer genomics data, providing valuable insights
into potential biomarkers and cancer biology. On the other hand, feature selection techniques aim to
identify the most informative genes or features for cancer stage prediction.
In conclusion, the experimental results demonstrate that the deep learning model, utilizing the
cbioportal platform, outperforms feature selection techniques in accurately predicting cancer stage;
As The model’s ability to automatically learn complex patterns and interactions from genomic data
contributes to its superior performance. These findings underscore the potential of deep learning in
advancing cancer diagnosis and treatment planning.Côte titre : MAI/0763 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1zJ5Z2D54pTWUGV0dC7gU78uObVf0nEvc/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Deep learning model for predicting cancer stage based on genomic data [texte imprimé] / Rayane Mesnata ; Roumaissa Laouarem ; Abderrahim Lakehal, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (134 f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Bio-Informatics Cancer Machine learning Deep learning mRNA data Cbioportal, Index. décimale : 004 Informatique Résumé : This abstract discusses the integration of artificial intelligence (AI) and deep learning (DL) in cancer
diagnosis and treatment. It emphasizes the use of genomic sequencing technologies and machine
learning techniques to predict cancer stage and identify molecular signatures associated with different
stages. The Cancer Genome Atlas (TCGA) project has played a crucial role in collecting comprehensive
genomic data for various cancer types. the study highlights the importance of data preprocessing,
including quality control, normalization, and integration, to ensure the accuracy and reliability of the
predictive model. The performance of the deep learning model is evaluated using appropriate evaluation
metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score; As Gene filtering techniques are used
to reduce noise and dimensionality, identifying relevant genes for cancer progression and stage.
This study develops a deep learning model for predicting cancer stage based on genomic data;
As the model incorporates a Convolutional Neural Network (CNN) architecture and is trained on a
comprehensive dataset, to evaluate the performance of the deep learning model, two approaches are
compared: utilizing the cbioportal platform and applying feature selection techniques. The cbioportal
platform allows for the exploration and analysis of cancer genomics data, providing valuable insights
into potential biomarkers and cancer biology. On the other hand, feature selection techniques aim to
identify the most informative genes or features for cancer stage prediction.
In conclusion, the experimental results demonstrate that the deep learning model, utilizing the
cbioportal platform, outperforms feature selection techniques in accurately predicting cancer stage;
As The model’s ability to automatically learn complex patterns and interactions from genomic data
contributes to its superior performance. These findings underscore the potential of deep learning in
advancing cancer diagnosis and treatment planning.Côte titre : MAI/0763 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1zJ5Z2D54pTWUGV0dC7gU78uObVf0nEvc/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0763 MAI/0763 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Brain Tumor Segmentation Using U-Net Type de document : texte imprimé Auteurs : Seyf Eddine Louassa, Auteur ; Akram Houcine Zeghouani ; Nasri,Khaled, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (72 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Medical imaging deep learning machine learning U-Net Brain tumor segmentation Index. décimale : 004 Informatique Résumé : In the last few years, machine learning has covered a lot of domains. One of
which is the medical field, precisly brain tumor segmentation. Not only the process
of identifying the tumor is time consuming, it is very difficult to perform it in some
cases, even for professional radiologist. Thus, we created U-Net models to properly
segment MRI images and treat the problem of tumor detection. Our proposed
model reached a high score of 85.76 percent.
Côte titre : MAI/0769 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1vFPhRe0J-h8HkuofxjH5tXc3s8oCwOWm/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Brain Tumor Segmentation Using U-Net [texte imprimé] / Seyf Eddine Louassa, Auteur ; Akram Houcine Zeghouani ; Nasri,Khaled, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (72 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Medical imaging deep learning machine learning U-Net Brain tumor segmentation Index. décimale : 004 Informatique Résumé : In the last few years, machine learning has covered a lot of domains. One of
which is the medical field, precisly brain tumor segmentation. Not only the process
of identifying the tumor is time consuming, it is very difficult to perform it in some
cases, even for professional radiologist. Thus, we created U-Net models to properly
segment MRI images and treat the problem of tumor detection. Our proposed
model reached a high score of 85.76 percent.
Côte titre : MAI/0769 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1vFPhRe0J-h8HkuofxjH5tXc3s8oCwOWm/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0769 MAI/0769 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
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