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Les Modèles Exécutables et Machine Learning : Application au Domaine de la Robotique / ABGAR KAOUTAR

Public ISBD Titre : Les Modèles Exécutables et Machine Learning : Application au Domaine de la Robotique Type de document : projet fin études Auteurs : ABGAR KAOUTAR, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : BIG DATA Mots-clés : Domain specific language, apprentissage automatique, apprentissage par renforcement , sémantique opérationnelles , modèle . Index. décimale : mast 272/19 Résumé : Dès que les technologies informatiques sont capables de fournir toutes informations qui caractérisent les comportements des robots. Ils ont donné naissance à une nouvelle génération des techniques et approches pour bien améliorer la performance et l’autonomie des robots et surtout les robots humains afin de nous fournir un service approprié. Tandis que ces dernières années ont connu aussi des progrès significatifs au niveau de l’ingénierie dirigé par les modèles ainsi que l’utilisation des méthodes d’apprentissages automatiques afin d’effectuer des raisonnements sur données. Notre travail vise à fournir un aperçu sur l’utilisation de ces approches pour la collection des données sur les robots afin de les utilisées dans des cas de prédiction ou de classification. Les Modèles Exécutables et Machine Learning : Application au Domaine de la Robotique [projet fin études] / ABGAR KAOUTAR, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : BIG DATA Mots-clés : Domain specific language, apprentissage automatique, apprentissage par renforcement , sémantique opérationnelles , modèle . Index. décimale : mast 272/19 Résumé : Dès que les technologies informatiques sont capables de fournir toutes informations qui caractérisent les comportements des robots. Ils ont donné naissance à une nouvelle génération des techniques et approches pour bien améliorer la performance et l’autonomie des robots et surtout les robots humains afin de nous fournir un service approprié. Tandis que ces dernières années ont connu aussi des progrès significatifs au niveau de l’ingénierie dirigé par les modèles ainsi que l’utilisation des méthodes d’apprentissages automatiques afin d’effectuer des raisonnements sur données. Notre travail vise à fournir un aperçu sur l’utilisation de ces approches pour la collection des données sur les robots afin de les utilisées dans des cas de prédiction ou de classification.

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Code barre	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
mast 272/19	mast 272/19 ABG	Texte imprimé	Unité des masters	Mast/19	Disponible