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Theses

Apprentissage par renforcement de modeles de contexte pour l'informatique ambiante

Sofia Zaidenberg 1
1 PRIMA - Perception, recognition and integration for observation of activity
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, UJF - Université Joseph Fourier - Grenoble 1, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble , CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR5217
Résumé : Cette thèse étudie l'acquisition automatique par apprentissage d'un modèle de contexte pour un utilisateur dans un environnement ubiquitaire. Dans un tel environnement, les dispositifs peuvent communiquer et coopérer afin de former un espace informatique cohérent. Certains appareils ont des capacités de perception, utilisées par l'environnement pour détecter la situation - le contexte - de l'utilisateur. D'autres appareils sont capables d'exécuter des actions. La problématique que nous nous sommes posée est de déterminer les associations optimales pour un utilisateur donné entre les situations et les actions. L'apprentissage apparaît comme une bonne approche car il permet de personnaliser l'environnement sans spécification explicite de la part de l'usager. Un apprentissage à vie permet, par ailleurs, de toujours s'adapter aux modifications du monde et des préférences utilisateur. L'apprentissage par renforcement est un paradigme d'apprentissage qui peut être une solution à notre problème, à condition de l'adapter aux contraintes liées à notre cadre d'application.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00497656
Contributor : Sofia Zaidenberg <>
Submitted on : Monday, July 5, 2010 - 3:16:34 PM
Last modification on : Wednesday, April 11, 2018 - 1:55:56 AM
Document(s) archivé(s) le : Tuesday, October 23, 2012 - 9:55:10 AM

Identifiers

  • HAL Id : tel-00497656, version 1

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Citation

Sofia Zaidenberg. Apprentissage par renforcement de modeles de contexte pour l'informatique ambiante. Autre [cs.OH]. Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG, 2009. Français. ⟨tel-00497656⟩

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