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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W1661639637> ?p ?o ?g. }

• W1661639637 abstract "Cette these se penche sur les problemes de decisions devant etre prises de maniere sequentielle au sein d'un environnement aleatoire. Lors de chaque etape d'un tel probleme decisionnel, une alternative doit etre selectionnee parmi un ensemble d'alternatives. Chaque alternative possede un moyen qui lui est propre et lorsque l'une d'elles est selectionnee, celle-ci engendre un aleatoire. La selection operee peut suivre deux types d'objectifs.Dans un premier cas, les tests viseront a maximiser la somme des gains collectes. Un juste compromis doit alors etre trouve entre l'exploitation et l'exploration. Ce probleme est couramment denomme dans la litterature scientifique multi-armed bandit problem.Dans un second cas, un nombre de selections maximal est impose et l'objectif consistera a repartir ces selections de facon a augmenter les chances de trouver l'alternative presentant le moyen le plus eleve. Ce deuxieme probleme est couramment repris dans la litterature scientifique sous l'appellation selecting the best.La selection de type gloutonne joue un role important dans la resolution de ces problemes de decision et opere en choisissant l'alternative qui s'est jusqu'ici montree optimale. Or, la nature generalement aleatoire de l'environnement rend incertains les resultats d'une telle selection. Dans cette these, nous introduisons une nouvelle quantite, appelee le gain espere d'une action gloutonne. Sur base de quelques proprietes de cette quantite, de nouveaux algorithmes permettant de resoudre les deux problemes decisionnels precites seront proposes.Une attention particuliere sera ici pretee a l'application des techniques presentees au domaine de la selection de modeles en l'apprentissage artificiel supervise. La collaboration avec le service d'anesthesie de l'Hopital Erasme nous a permis d'appliquer les algorithmes proposes a des donnees reelles, provenant du milieu medical. Nous avons egalement developpe un systeme d'aide a la decision dont un prototype a deja ete teste en conditions reelles sur un echantillon restreint de patients." @default.
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