Zero/Few-shot learning appliqué à la classification de textes Les institutions financières s'appuient de plus en plus sur des données textuelles non structurées, pour surveiller le risque de crédit. Leur volume et l'hétérogénéité rendent l'analyse manuelle com…
s systèmes d’apprentissage automatique (AA), y compris les modèles classiques, les réseaux de neurones profonds (DNN) et les grands modèles de langage (LLMs), sont de plus en plus déployés dans des domaines à enjeux élevés tels que la santé, le recrutement, la…
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Asynchronie, décentralisation, vie privée et personnalisation en apprentissage fédéré Les modèles d'apprentissage automatique modernes exigent d'énormes quantités de données et de puissance de calcul pour effectuer des prédictions précises. Par conséquent, ces…
Cette thèse explore le domaine de la réponse visuelle aux questions (VQA), une application avancée de l'apprentissage profond multimodal qui combine la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel pour permettre aux machines de répondre à des ques…
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Apprentissage profond pour la détection des maladies de plantes sur des images de terrain Plusieurs modèles d’apprentissage profond ont été proposées pour aider les agriculteurs à détecter le plus efficacement possible les maladies des cultures et éviter les p…
Méthodes d'apprentissage automatique multimodales pour l'analyse de modèles dans les villes intelligentes et les transports Dans le contexte des environnements urbains modernes et densément peuplés, la gestion efficace des transports et la structure des Systèm…
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