Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
Méthodes à noyaux pour la détection de contexte
Univ Europeenne - EAN : 9786131518454
Édition papier
EAN : 9786131518454
Paru le : 7 juil. 2010
49,00 €
46,45 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9786131518454
- Réf. fournisseur : 4567371
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 7 juil. 2010
- Disponibilite : Disponible
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 160
- Format : H:229 mm L:152 mm E:9 mm
- Poids : 245gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : 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.