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Titre : Artificial Rabbit Optimization For Tuning Deep Learning Parameters Type de document : texte imprimé Auteurs : Yasmine Tigha ; Ibtihel Boussahel ; Semcheddine,Moussa, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (84 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Optimization Artificial Rabbit Optimization Genetic Algorithms Particle
Swarm Optimization Grey Wolf Optimization Deep Learning learning rate and dropout rateIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Deep learning models’ performance heavily relies on selecting appropriate hyperparameters,
such as learning rate, dropout rate , and network architecture.
However, finding the optimal values for these hyperparameters is challenging due
to the lack of fixed rules.
In this thesis, we propose using bio-inspired algorithms, including ARO, PSO,
GA, and GWO, to optimize the hyperparameters of a feed-forward neural network.
The experiments are conducted on the MNIST dataset, commonly used for image
analysis. Comparing the accuracy of models trained with these algorithms, with
and without dropout, reveals that bio-inspired algorithms improve deep learning
model accuracy. Incorporating bio-inspired algorithms in hyperparameter tuning
shows promise for optimizing deep learning models. By drawing inspiration from
nature, these algorithms enhance performance and generalization, demonstrating
their efficacy in deep learning hyperparameter tuning
Côte titre : MAI/0761 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1WcfNow4t2G8wXoZTx2oNMTp_XM-CbHG0/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Artificial Rabbit Optimization For Tuning Deep Learning Parameters [texte imprimé] / Yasmine Tigha ; Ibtihel Boussahel ; Semcheddine,Moussa, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (84 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Optimization Artificial Rabbit Optimization Genetic Algorithms Particle
Swarm Optimization Grey Wolf Optimization Deep Learning learning rate and dropout rateIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Deep learning models’ performance heavily relies on selecting appropriate hyperparameters,
such as learning rate, dropout rate , and network architecture.
However, finding the optimal values for these hyperparameters is challenging due
to the lack of fixed rules.
In this thesis, we propose using bio-inspired algorithms, including ARO, PSO,
GA, and GWO, to optimize the hyperparameters of a feed-forward neural network.
The experiments are conducted on the MNIST dataset, commonly used for image
analysis. Comparing the accuracy of models trained with these algorithms, with
and without dropout, reveals that bio-inspired algorithms improve deep learning
model accuracy. Incorporating bio-inspired algorithms in hyperparameter tuning
shows promise for optimizing deep learning models. By drawing inspiration from
nature, these algorithms enhance performance and generalization, demonstrating
their efficacy in deep learning hyperparameter tuning
Côte titre : MAI/0761 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1WcfNow4t2G8wXoZTx2oNMTp_XM-CbHG0/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0761 MAI/0761 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponibleASP. NET 2.0 avec. NET 2005 / Brice-Arnaud Guérin
Titre : ASP. NET 2.0 avec. NET 2005 Type de document : texte imprimé Auteurs : Brice-Arnaud Guérin, Auteur Editeur : Nantes : Editions Eni Année de publication : 2006 Collection : Ressources informatiques Importance : 1 vol. (408 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7460-3413-6 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : ASP.NET (langage de programmation) : Guides pratiques et mémentos
C# (langage de programmation) : Guides pratiques et mémentos
Microsoft Visual studio (environnement de développement d'applications) : Guides pratiques et mémentosIndex. décimale : 004 - Informatique Note de contenu :
Sommaire
Visual Studio 2005 et .NET 2.0
Les sites Web ASP.Net 2.0
Les Web Forms
L'accès aux données avec ADO.Net 2.0
Gestion de l'état
Personnalisation et sécurisation
Les services Web et les extensions WSE
Configuration, déploiement et administrationCôte titre : Fs/8186-8187 ASP. NET 2.0 avec. NET 2005 [texte imprimé] / Brice-Arnaud Guérin, Auteur . - Nantes : Editions Eni, 2006 . - 1 vol. (408 p.) ; 24 cm. - (Ressources informatiques) .
ISBN : 978-2-7460-3413-6
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : ASP.NET (langage de programmation) : Guides pratiques et mémentos
C# (langage de programmation) : Guides pratiques et mémentos
Microsoft Visual studio (environnement de développement d'applications) : Guides pratiques et mémentosIndex. décimale : 004 - Informatique Note de contenu :
Sommaire
Visual Studio 2005 et .NET 2.0
Les sites Web ASP.Net 2.0
Les Web Forms
L'accès aux données avec ADO.Net 2.0
Gestion de l'état
Personnalisation et sécurisation
Les services Web et les extensions WSE
Configuration, déploiement et administrationCôte titre : Fs/8186-8187 Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/8186 Fs/8186-8187 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleFs/8187 Fs/8186-8187 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleAssessing multiple algorithms for implementing a recommender system for pharmaceutical products / Abdelghani Derradji
Titre : Assessing multiple algorithms for implementing a recommender system for pharmaceutical products Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdelghani Derradji, Auteur ; Khedidja Meziane ; Safia Djemame, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFS Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (85 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Système de recommandation
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Apprentissage automatique supervise
Classification
RégressionIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Ce mémoire présente une vue globale sur quelques algorithmes du domaine de l’apprentissage
automatique et l’apprentissage profond qui peuvent être utilisés pour l’implémentation des
systèmes de recommandations et décrit les problèmes et erreurs communes qu’on peut trouver
quand on travaille sur des projets pareils.
L’objectif de ce projet est de répondre à une simple question : comment prédire l’action
commerciale suivante d’un client en se basant sur son historique d’achats ? en d’autres
termes, résoudre l’équation pseudo-mathématique suivante :
Etant donné : des observations enregistrées sur plusieurs années sur les achats d’un client.
Résoudre l’équation suivante :
DATE + CLIENT + METADONNEES = [liste de produits qui peuvent intéresser un client
dans date en entrée]
Où:
• [DATE] est une date dans le futur.
• [METADONNEES] toutes information ou données nécessaires et peut être
consolidées sur le produit, la [DATE] ou le [CLIENT].
Ce travail est imposé par un besoin réel d’une entreprise dans laquelle l’un des auteurs de ce
mémoire travaille qui consiste à faciliter l’accès aux produits pour leur clientèle. Au lieu de
prendre une route traditionnelle par l’implémentation d’un système de vente simple qui
expose le stock et offre une recherche intelligente qui permet aux utilisateurs du système de
chercher et sélectionner les produits, les auteurs ont décidé d’exploiter des techniques
modernes pour permettre une expérience utilisateur riche et personnalisée à la clientèle de
l’entreprise.
La première étape dans ce projet était d’implémenter un « cerveau » qui peut imiter la façon
dont un client pense pour qu’on puisse lui poser des questions comme si on les pose sur un
client réel comme : quels produits voulez-vous prochainement ?
Ce “cerveau” doit être un modèle mathématique issue des techniques de l’apprentissage
machine réglé et personnalisé pour offrir ce genre d’expérience.
Si cet objectif est réalisé, plusieurs opportunités d’utilisation peuvent s’émerger comme la
« planification de la demande » (connu aussi comme « la prévision des stocks ») qui peut
faciliter la gestion des demandes d’achats de l’entreprise pour augmenter les revenus,
diminuer les coûts et espace de stockage permis par la possibilité de prédire et estimer la
demande du marché = This dissertation presents an overview of some machine learning and deep learning
techniques that can be used for implementing recommender systems and describes common
mistakes and pitfalls one can face when dealing with such projects.
The goal of this project is to answer a simple question: how to predict the next sale action of
customers based on their precedent behavior. Or in pseudo-mathematics:
Given: years of observations about customer’s sale behavior
Answer the following equation:
SALE DATE + CUSTOMER ID + META DATA = [list of items the customer could be
interested in for that date]
Such as:
• [SALE DATE] is in the future.
• [META DATA] is any necessary information or data that can be gathered
about the item, the [SALE DATE] or the [CUSTOMER ID]
This work was dictated by a real world need of a company one of the authors works for in
which they needed to facilitate access to their products for their customers. Instead of going
the traditional way, of implementing a simple sales system which exposes the inventory of
items and offers a smart search functionality that allows users to search and select products,
the authors decided to implement modern techniques to enable a rich and customized user
experience to the customers.
The first step was to implement a “brain” that can think like a customer so we can ask it like
we would do for a real customer: what products do you want next?
That “brain” should be a machine learning model trained on the data of the customer and
tuned to offer that kind of experience.
If this goal could be achieved, it will open many doors on ways to exploit it, like “Demand
planning” (also known as “Inventory forecasting”) which can help manage the company’s
purchase orders in order to increase revenue, decrease costs and storage space by estimating
future demand for a company’s products.Côte titre : MAI/0786
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1UEVDRqxfTLnbjbml7POAXUlep0BMgWdW/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Assessing multiple algorithms for implementing a recommender system for pharmaceutical products [texte imprimé] / Abdelghani Derradji, Auteur ; Khedidja Meziane ; Safia Djemame, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFS, 2023 . - 1 vol (85 f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Système de recommandation
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Apprentissage automatique supervise
Classification
RégressionIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Ce mémoire présente une vue globale sur quelques algorithmes du domaine de l’apprentissage
automatique et l’apprentissage profond qui peuvent être utilisés pour l’implémentation des
systèmes de recommandations et décrit les problèmes et erreurs communes qu’on peut trouver
quand on travaille sur des projets pareils.
L’objectif de ce projet est de répondre à une simple question : comment prédire l’action
commerciale suivante d’un client en se basant sur son historique d’achats ? en d’autres
termes, résoudre l’équation pseudo-mathématique suivante :
Etant donné : des observations enregistrées sur plusieurs années sur les achats d’un client.
Résoudre l’équation suivante :
DATE + CLIENT + METADONNEES = [liste de produits qui peuvent intéresser un client
dans date en entrée]
Où:
• [DATE] est une date dans le futur.
• [METADONNEES] toutes information ou données nécessaires et peut être
consolidées sur le produit, la [DATE] ou le [CLIENT].
Ce travail est imposé par un besoin réel d’une entreprise dans laquelle l’un des auteurs de ce
mémoire travaille qui consiste à faciliter l’accès aux produits pour leur clientèle. Au lieu de
prendre une route traditionnelle par l’implémentation d’un système de vente simple qui
expose le stock et offre une recherche intelligente qui permet aux utilisateurs du système de
chercher et sélectionner les produits, les auteurs ont décidé d’exploiter des techniques
modernes pour permettre une expérience utilisateur riche et personnalisée à la clientèle de
l’entreprise.
La première étape dans ce projet était d’implémenter un « cerveau » qui peut imiter la façon
dont un client pense pour qu’on puisse lui poser des questions comme si on les pose sur un
client réel comme : quels produits voulez-vous prochainement ?
Ce “cerveau” doit être un modèle mathématique issue des techniques de l’apprentissage
machine réglé et personnalisé pour offrir ce genre d’expérience.
Si cet objectif est réalisé, plusieurs opportunités d’utilisation peuvent s’émerger comme la
« planification de la demande » (connu aussi comme « la prévision des stocks ») qui peut
faciliter la gestion des demandes d’achats de l’entreprise pour augmenter les revenus,
diminuer les coûts et espace de stockage permis par la possibilité de prédire et estimer la
demande du marché = This dissertation presents an overview of some machine learning and deep learning
techniques that can be used for implementing recommender systems and describes common
mistakes and pitfalls one can face when dealing with such projects.
The goal of this project is to answer a simple question: how to predict the next sale action of
customers based on their precedent behavior. Or in pseudo-mathematics:
Given: years of observations about customer’s sale behavior
Answer the following equation:
SALE DATE + CUSTOMER ID + META DATA = [list of items the customer could be
interested in for that date]
Such as:
• [SALE DATE] is in the future.
• [META DATA] is any necessary information or data that can be gathered
about the item, the [SALE DATE] or the [CUSTOMER ID]
This work was dictated by a real world need of a company one of the authors works for in
which they needed to facilitate access to their products for their customers. Instead of going
the traditional way, of implementing a simple sales system which exposes the inventory of
items and offers a smart search functionality that allows users to search and select products,
the authors decided to implement modern techniques to enable a rich and customized user
experience to the customers.
The first step was to implement a “brain” that can think like a customer so we can ask it like
we would do for a real customer: what products do you want next?
That “brain” should be a machine learning model trained on the data of the customer and
tuned to offer that kind of experience.
If this goal could be achieved, it will open many doors on ways to exploit it, like “Demand
planning” (also known as “Inventory forecasting”) which can help manage the company’s
purchase orders in order to increase revenue, decrease costs and storage space by estimating
future demand for a company’s products.Côte titre : MAI/0786
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1UEVDRqxfTLnbjbml7POAXUlep0BMgWdW/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0786 MAI/0786 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Authentication in Internet of Things Type de document : texte imprimé Auteurs : Nahnah ,Oussama, Auteur ; Sarra Cherbal, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (62 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Authentication
Internet of thingsIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Internet of things connect unlimited number of heterogeneous devices in order to
facilitate services and hence touching most of daily life elds. However, security
concerns are a major obstacle to the development and rapid deployment of this high
technology. Thus, securing the authentication process has become very important,
as it is necessary to prove the legitimacy of the communication devices. Recently,
researchers are proposing several mutual authentication and session key agreement
protocols.
In this regard, we propose our own improved protocol, that relies on login, mutual
authentication and the agreement of session key in a safety way to secure commu-
nications. For the security evaluation of the proposal, we use the authentication
BAN logic and the widely used AVISPA tool. The results prove the achievement of
mutual authentication and session key agreement securely. In addition to its safety
against some known attacks as eavesdropping and replay attacks. For a performance
evaluation, we compare the proposal with recent related works in terms of compu-
tational and communication costs. The results show the lightness of our protocol
and thus itsCôte titre : MAI/0465 En ligne : https://drive.google.com/file/d/12DfhgXXa6Fn5BSS_xHbd9O3leT_IVIXY/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Authentication in Internet of Things [texte imprimé] / Nahnah ,Oussama, Auteur ; Sarra Cherbal, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (62 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Authentication
Internet of thingsIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Internet of things connect unlimited number of heterogeneous devices in order to
facilitate services and hence touching most of daily life elds. However, security
concerns are a major obstacle to the development and rapid deployment of this high
technology. Thus, securing the authentication process has become very important,
as it is necessary to prove the legitimacy of the communication devices. Recently,
researchers are proposing several mutual authentication and session key agreement
protocols.
In this regard, we propose our own improved protocol, that relies on login, mutual
authentication and the agreement of session key in a safety way to secure commu-
nications. For the security evaluation of the proposal, we use the authentication
BAN logic and the widely used AVISPA tool. The results prove the achievement of
mutual authentication and session key agreement securely. In addition to its safety
against some known attacks as eavesdropping and replay attacks. For a performance
evaluation, we compare the proposal with recent related works in terms of compu-
tational and communication costs. The results show the lightness of our protocol
and thus itsCôte titre : MAI/0465 En ligne : https://drive.google.com/file/d/12DfhgXXa6Fn5BSS_xHbd9O3leT_IVIXY/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0465 MAI/0465 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleAuthor profiling for Algerian social media users in Modern standard Arabic and Algerian dialect / Khenafi, Amani
Titre : Author profiling for Algerian social media users in Modern standard Arabic and Algerian dialect Type de document : texte imprimé Auteurs : Khenafi, Amani, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (57 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Le profilage d’auteur
Classification du texte
Traitement du langage naturel
Arabe
IdentificationIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le profilage d’auteur est un type de technique de classification du texte qui est utilisé pour identifier
les attributs d’un auteur en examinant son texte écrit. Récemment, le profilage des auteurs est
devenu un sujet très important en raison de ses applications potentielles dans les domaines de la
criminalistique, sécurité, marketing, etc.
A cet effet, un corpus contenant des données Twitter et Facebook a été construit, il se compose
de 13598 documents couvrant les langues Arabe standard et dialecte Algérien. En outre, nous proposons
un certain nombre de caractéristiques BOW basées sur la fréquence des mots et caractères,
ainsi que certaines techniques de traitement du langage naturel. Les résultats de la combinaison
des caractéristiques uni-grams et bi-grams indiquent des performances globales élevées. Le système
proposé a obtenu des précisions de classification de 74%, 62% et 61% pour le genre, âge et degré
d’influence respectivement, en utilisant les classificateurs Support Vector Machines et Stochastic
Gradient Descent.Côte titre : MAI/0395 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ZP85FHZL0DUV2uVprgK4I7E5aVuq_RYV/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Author profiling for Algerian social media users in Modern standard Arabic and Algerian dialect [texte imprimé] / Khenafi, Amani, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (57 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Le profilage d’auteur
Classification du texte
Traitement du langage naturel
Arabe
IdentificationIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le profilage d’auteur est un type de technique de classification du texte qui est utilisé pour identifier
les attributs d’un auteur en examinant son texte écrit. Récemment, le profilage des auteurs est
devenu un sujet très important en raison de ses applications potentielles dans les domaines de la
criminalistique, sécurité, marketing, etc.
A cet effet, un corpus contenant des données Twitter et Facebook a été construit, il se compose
de 13598 documents couvrant les langues Arabe standard et dialecte Algérien. En outre, nous proposons
un certain nombre de caractéristiques BOW basées sur la fréquence des mots et caractères,
ainsi que certaines techniques de traitement du langage naturel. Les résultats de la combinaison
des caractéristiques uni-grams et bi-grams indiquent des performances globales élevées. Le système
proposé a obtenu des précisions de classification de 74%, 62% et 61% pour le genre, âge et degré
d’influence respectivement, en utilisant les classificateurs Support Vector Machines et Stochastic
Gradient Descent.Côte titre : MAI/0395 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ZP85FHZL0DUV2uVprgK4I7E5aVuq_RYV/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0395 MAI/0395 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponibleAuto CAD 2000 / Michael E Beall
PermalinkL'auto-organisation et l’équilibrage de la charge pour la préservation de la couverture dans les WSNs. / Doudou, Roumaissa
PermalinkPermalinkPermalinkBASIC for microcomputers / Roger W. Haigh
PermalinkLe Basic et la gestion des fichiers / Rabah Khima
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkBioinformatique cours et applications / Ouided Benslama
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