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Etablissement Université de Laghouat - Amar Telidji Affiliation Département d'Informatique Auteur HAMEURLAINE, Messaoud Directeur de thèse MOUSSAOUI Abdelouahab (Docteur) Filière Informatique Diplôme Magister Titre Apprentissage automatique et extration de conaissance à partir de base dedonnées complexes Mots clés apprentissage artificiel, classification non supervisée, fourmis artificielles, AntClust, Kmeans AntMeans Résumé L’apprentissage artificiel est une discipline scientifique qui recouvre plusieurs aspects d'études mathématiques, statistiques et algorithmiques. Les techniques de l'apprentissage artificiel ont été largement utilisées dans l'extraction de connaissances à partir de données, mais on est maintenant confrontée à de nouveaux défis "les données complexes". L'amélioration des techniques de fouille de données est devenue exigeante. Dans notre travail, nous avons établi une synthèse sur les différentes techniques d’apprentissage artificiel et les méta heuristiques, nous proposons à cet effet une solution hybride AntMeans basée sur les outils issus du datamining : kmeans et AntClust (algorithme basé sur les colonies de fourmis), puis appliquer cette solution, dans une première application de fouille spatiotemporelle, à l'extraction des zones d'une carte d'incendie de foret, et dans une deuxième application de fouille d'image, à la caractérisation des régions d'une image. Date de soutenance 2009 Pagination 120p Illusatration ill.tabl..;fig. Format 29cm Notes Bibliogr. Statut Soutenue

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