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Extraction de Connaissances et Prédictions de Prix de Voitures Occasionlles / Oumallal Youssef

Public ISBD Titre : Extraction de Connaissances et Prédictions de Prix de Voitures Occasionlles Type de document : projet fin études Auteurs : Oumallal Youssef, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : Internet des Objets et Services Mobiles ( IOSM ) Mots-clés : Apprentissageautomatique,Apprentissageprofond,k-nn,K-moyennes, SVM, perceptron,Réseauxdeneurones. Index. décimale : mast 65/18 Résumé : Ce projets’intéresseàlaproblématiquedelaprédictiondesvaleursréellesen fonction d’uncertainnombredecaractéristiquesquiinfluencecettevaleur. L’idée estdesedémarquerdelaméthodologiedominantequisebasesurl’uti- lisation decaractéristiquesconçuesmanuellement,etdeproposerdesmodèlesqui soientcapablesdeprédireautomatiquement.Ceciestfaitenproposantunmodèle de réseaudeneurones. Nous nousappuyonspourcefairesurdestravauxexistantssurlesmodèles neuronaux pourl’estimationdevaleurréelles,etnousétudionsleurextensionau cas deprédictiondeprixdevoiture. Plus concrètement,nousproposonsdeuxmodèlesd’apprentissage: — Un modèled’apprentissagesuperviséparrégression,quis’appuiesurune étude derelationentredonnéesetsélectiondecaractéristiques,etentraine- mentdemodèlepourprédictiondevaleur. — Un modèled’apprentissageparréseaudeneurones,oùl’entréeestlesdon- nées brutes,etl’algorithmequifaittoutletravailenaffectantdespoids idéaux àl’ensemblededonnéesd’entrée. Enfin, afindevaliderlagénéricitédesdeuxmodèlesproposés,ceux-ciontété évaluéssuruneproblématiquedeprédictiondeprixdevoitures. La premièresolutionadonnéunrésultatacceptable,ladeuxièmesolutionn’apas aboutiàunbonrésultatàcausedumanquededonnées. Extraction de Connaissances et Prédictions de Prix de Voitures Occasionlles [projet fin études] / Oumallal Youssef, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : Internet des Objets et Services Mobiles ( IOSM ) Mots-clés : Apprentissageautomatique,Apprentissageprofond,k-nn,K-moyennes, SVM, perceptron,Réseauxdeneurones. Index. décimale : mast 65/18 Résumé : Ce projets’intéresseàlaproblématiquedelaprédictiondesvaleursréellesen fonction d’uncertainnombredecaractéristiquesquiinfluencecettevaleur. L’idée estdesedémarquerdelaméthodologiedominantequisebasesurl’uti- lisation decaractéristiquesconçuesmanuellement,etdeproposerdesmodèlesqui soientcapablesdeprédireautomatiquement.Ceciestfaitenproposantunmodèle de réseaudeneurones. Nous nousappuyonspourcefairesurdestravauxexistantssurlesmodèles neuronaux pourl’estimationdevaleurréelles,etnousétudionsleurextensionau cas deprédictiondeprixdevoiture. Plus concrètement,nousproposonsdeuxmodèlesd’apprentissage: — Un modèled’apprentissagesuperviséparrégression,quis’appuiesurune étude derelationentredonnéesetsélectiondecaractéristiques,etentraine- mentdemodèlepourprédictiondevaleur. — Un modèled’apprentissageparréseaudeneurones,oùl’entréeestlesdon- nées brutes,etl’algorithmequifaittoutletravailenaffectantdespoids idéaux àl’ensemblededonnéesd’entrée. Enfin, afindevaliderlagénéricitédesdeuxmodèlesproposés,ceux-ciontété évaluéssuruneproblématiquedeprédictiondeprixdevoitures. La premièresolutionadonnéunrésultatacceptable,ladeuxièmesolutionn’apas aboutiàunbonrésultatàcausedumanquededonnées.

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mast 65/18	mast 65/18 OUM	Texte imprimé	Unité des masters	Mast/18	Disponible