Méthodes à noyaux pour la détection de contexte
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Permettre à des applications d''accéder à leur contexte ouvre un nombre important de perspectives dans l''interaction homme-machine. Les nombreux travaux visant à déterminer comment utiliser le contexte montrent le besoin de savoir le récupérer. En analysant les besoins en apprentissage automatique pour l''ensemble des tâches relatives à la détection de contexte, nous nous sommes heurtés à un certain nombre de verrous scientifiques. Par conséquent, la plus grande partie des travaux effectués au cours de cette thèse concernent l''apprentissage d''un point de vue plus général av...
Permettre à des applications d''accéder à leur contexte ouvre un nombre important de perspectives dans l''interaction homme-machine. Les nombreux travaux visant à déterminer comment utiliser le contexte montrent le besoin de savoir le récupérer. En analysant les besoins en apprentissage automatique pour l''ensemble des tâches relatives à la détection de contexte, nous nous sommes heurtés à un certain nombre de verrous scientifiques. Par conséquent, la plus grande partie des travaux effectués au cours de cette thèse concernent l''apprentissage d''un point de vue plus général avec comme objectif d''aboutir à un apprentissage autonome et endurant. Par autonome, nous entendons un apprentissage qui ne nécessite pas l''intervention d''un spécialiste pour fonctionner. Cela implique de faire appel à des méthodes aptes à se régler seules et en ligne. Par endurant, nous faisons référence à un usage réaliste des applications, c''est-à-dire un fonctionnement en temps réel, donc rapide et en ligne, pour un nombre très important de données et stable.
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