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Conduite d'expériences par apprentissage actif pour l'identification de systèmes dynamiques biologiques : application à l'estimation de paramètres d'équations différentielles ordinaires / Design of experiments by active learning for the identification of dynamical biological systems

Mezine, Adel 11 October 2016 (has links)
Ces dernières années, les progrès continuels des techniques de criblage et de séquençage à haut débit ont nourri la biologie des systèmes, ouvrant la voie à l’identification de systèmes dynamiques biologiques tels que des réseaux de régulation génique. Cependant, l’insuffisance et la mauvaise qualité des données expérimentales se traduisent trop souvent par des estimations incertaines des paramètres d’intérêt des systèmes étudiés : ces incertitudes peuvent être levées en produisant de nouvelles données dans des conditions expérimentales variées, ce qui implique un coût potentiellement élevé. Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme d’apprentissage actif, destiné à recommander de manière séquentielle les expériences les plus utiles à l’identification de systèmes dynamiques biologiques modélisés par des équations différentielles. Le problème est formulé sous la forme d’un jeu à un joueur : le joueur se voit attribuer un budget dédié aux expérimentations, et un coût spécifique est affecté à chaque expérience ; à chaque tour, il est amené à choisir une, voire plusieurs expériences réalisées sur le système étudié dans le but de maximiser la qualité de l’estimation, une fois le budget épuisé. Notre approche, intitulée « ExperimentalDEsign for Network inference » (EDEN), s’appuie sur la classe d’algorithme UCT (Upper Confidence bounds for Trees search) qui allie la souplesse de la recherche arborescente de Monte-Carlo à l’efficacité des algorithmes de bandits multi-bras pour parcourir l’ensemble des séquences d’expériences possibles en privilégiant surtout celles qui sont les plus prometteuses. EDEN présente le grand avantage d’anticiper les expériences suivantes en sélectionnant à chaque tour des expériences sachant qu’elles seront suivies par un certain nombre d’autres expériences. Illustrée sur deux cas d’étude, le réseau de signalisation JAK/STAT et un des réseaux de régulation génique proposé dans la compétition internationale DREAM7, EDEN, entièrement automatique, obtient de très bonnes performances pour un budget limité et un large choix d’expériences (perturbations, mesures). / Continuous progress in screening and high-throughput sequencing techniques in recent years paves the way for the identification of dynamic biological systems such as gene regulatory networks. However, the scarcity of the experimental data often leads to anuncertain estimation of parameters of interest. These uncertainties can be solved by generating new data in different experimental conditions, which induces additional costs. This thesis proposes a general active learning approach to develop tools of sequential experimental design for the identification of dynamical biological systems. The problem is formulated as a one-player game : the player has a budget dedicated for his experiments, each experiment has a different cost ; at every turn, he chooses one or more experiments to be performed on the system with the ultimate aim of maximizing the quality of the estimate, until the available budget is exhausted. The proposed approach called Experimental DEsign for Network inference (EDEN), is based on UCT (Upper Confident bounds for Trees) algorithm which combines Monte-Carlo tree search algorithms with multi-arm bandits to perform an effective exploration of the possible sequences of experiments. A strong point of the approach is anticipation : an experiment is selected at each round, knowing that this round will be followed by a number of other experiments, according to the available budget. This generic approach is rolled out in parameter estimation in nonlinear ordinary differential equations using partial observations. EDEN is applied on two problems : signaling network and gene regulatory network identification. Compared to the competitors, it exhibits very good results on a DREAM7 challenge where a limited budget and a wide range of experiments (perturbations, measurements) are available.
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L’apprentissage actif chez les enfants d’âge préscolaire : une étude collaborative sur l’évolution des pratiques d’une enseignante en contexte d’ateliers libres

Bolduc, Marie-Jo January 2015 (has links)
Cette recherche collaborative vise à investiguer les pratiques favorables à l’apprentissage actif, plus particulièrement en contexte d’ateliers libres. Pourquoi s’intéresser aux pratiques des enseignantes de l’éducation préscolaire? Actuellement, au Québec, les approches pédagogiques à privilégier à l’éducation préscolaire font l’objet de plusieurs questionnements. Des recherches (Larivée et Terrisse, 2002, Miller et Almon, 2009) montrent la pertinence de recentrer les pratiques autour de la mission développementale, bien qu’il semblerait qu’on s’en éloigne de plus en plus. Les résultats de recherche montrent les effets positifs, pour le développement et la réussite scolaire de l’enfant, d’une approche qui privilégie le développement global des enfants (Marcon, 2002; Simard, Tremblay, Lavoie et Audet, 2013). Cette approche reconnait que c’est en jouant et en étant actif que l’enfant se développe et apprend. La présente étude prend appui sur des auteurs connus tels que Dewey, Piaget, Vygotsky et Weikart, sur le modèle de développement approprié et sur le fonctionnement par ateliers libres pour circonscrire le cadre de référence. Afin d’investiguer l’objet de recherche, la méthodologie puise aux sources de l’ethnométhodologie et de l’interactionnisme symbolique qui permettront de fonder nos choix méthodologiques et de circonscrire les conditions nécessaires à une recherche collaborative. La démarche d’analyse met en lumière le processus d’enquête d’une enseignante qui relève le défi d’une classe jumelée d’une maternelle et d’une première année. Les résultats de cette étude montrent comment l’enseignante procèdera à différents changements et modifications de ses pratiques, dans ce processus, afin de favoriser l’apprentissage actif chez l’enfant. Ce faisant, elle met en œuvre des stratégies d’action en cohérence avec un cadre qui guide tout son agir afin de motiver les enfants de sa classe à apprendre. Les limites de cette recherche résident dans la singularité du contexte de classe dans lequel nous avons investigué l’objet de recherche et dans la double pertinence de cet objet qui arrive à point autant pour la chercheuse que pour l’enseignante.
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Métacognition, apprentissage actif et traduction : l'apprenant de traduction, agent de sa propre formation

Echeverri Arias, Alvaro January 2008 (has links)
No description available.
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Apprentissage actif par modèles locaux

Bondu, Alexis 24 November 2008 (has links) (PDF)
Les méthodes d'apprentissage statistiques exploitent des exemples, pour enseigner un comportement à un modèle prédictif. La classification supervisée requiert des exemples étiquetés. En pratique, l'étiquetage des exemples peut se révélé coûteux. Dans certain cas, l'étiquetage implique un expert humain, un instrument de mesure, un temps de calcul élevé...etc. Les méthodes d'apprentissage actif réduisent le coût de préparation des données d'apprentissage. Ces méthodes cherchent à étiqueter uniquement les exemples les plus utiles à l'apprentissage d'un modèle. Les travaux présentés dans ce manuscrit sont réalisés dans le cadre de l'échantillonnage sélectif, qui n'autorise pas les stratégies actives à générer de nouveaux exemples d'apprentissage. Les stratégies actives de la littérature utilisent généralement des modèles globaux à l'espace des variables d'entrées. Nous proposons dans ce manuscrit une stratégie originale qui effectue un partitionnement dichotomique récursif de l'espace d'entrée. Cette stratégie met en compétition les modèles locaux à chacune des zones, pour choisir les exemples à étiqueter. Notre stratégie décide “quand” couper une zone et “où” la couper. Une amélioration possible consiste `a exploiter une méthode de discrétisation pour prendre ces deux décisions. L'extension de l'approche de discrétisation MODL au cas de l'apprentissage semi-supervisé constitue un des apports majeurs de cette thèse. Nous proposons une deuxième amélioration qui consiste à sélectionner, localement à la meilleure zone, l'exemple le plus utile à l'apprentissage du modèle local. Nous proposons une stratégie active originale, qui maximise la probabilité des modèles de discrétisation connaissant les données et l'exemple candidat à l'étiquetage.
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Métacognition, apprentissage actif et traduction : l'apprenant de traduction, agent de sa propre formation

Echeverri, Álvaro January 2008 (has links)
Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Active Learning : an unbiased approach / L’apprentissage actif : une approche non biaisée

Ribeiro de Mello, Carlos Eduardo 04 June 2013 (has links)
L'apprentissage actif apparaît comme un problème important dans différents contextes de l'apprentissage supervisé pour lesquels obtenir des données est une tâche aisée mais les étiqueter est coûteux. En règle générale, c’est une stratégie de requête, une heuristique gloutonne basée sur un critère de sélection qui recherche les données non étiquetées potentiellement les plus intéressantes pour former ainsi un ensemble d'apprentissage. Une stratégie de requête est donc une procédure d'échantillonnage biaisée puisqu'elle favorise systématiquement certaines observations s'écartant ainsi des modèles d'échantillonnages indépendants et identiquement distribués. L'hypothèse principale de cette thèse s'inscrit dans la réduction du biais introduit par le critère de sélection. La proposition générale consiste à réduire le biais en sélectionnant le sous-ensemble minimal d'apprentissage pour lequel l'estimation de la loi de probabilité est aussi proche que possible de la loi sous-jacente prenant en compte l’intégralité des observations. Pour ce faire, une nouvelle stratégie générale de requête pour l'apprentissage actif a été mise au point utilisant la théorie de l'Information. Les performances de la stratégie de requête proposée ont été évaluées sur des données réelles et simulées. Les résultats obtenus confirment l'hypothèse sur le biais et montrent que l'approche envisagée améliore l'état de l'art sur différents jeux de données. / Active Learning arises as an important issue in several supervised learning scenarios where obtaining data is cheap, but labeling is costly. In general, this consists in a query strategy, a greedy heuristic based on some selection criterion, which searches for the potentially most informative observations to be labeled in order to form a training set. A query strategy is therefore a biased sampling procedure since it systematically favors some observations by generating biased training sets, instead of making independent and identically distributed draws. The main hypothesis of this thesis lies in the reduction of the bias inherited from the selection criterion. The general proposal consists in reducing the bias by selecting the minimal training set from which the estimated probability distribution is as close as possible to the underlying distribution of overall observations. For that, a novel general active learning query strategy has been developed using an Information-Theoretic framework. Several experiments have been performed in order to evaluate the performance of the proposed strategy. The obtained results confirm the hypothesis about the bias, showing that the proposal outperforms the baselines in different datasets.
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Active control of complexity growth in Language Games / Contrôle actif de la croissance de la complexité dans les Language Games

Schueller, William 10 December 2018 (has links)
Nous apprenons très jeunes une quantité de règles nous permettant d'interagir avec d'autres personnes: des conventions sociales. Elles diffèrent des autres types d'apprentissage dans le sens où les premières personnes à les avoir utilisées n'ont fait qu'un choix arbitraire parmi plusieurs alternatives possibles: le côté de la route où conduire, la forme d'une prise électrique, ou inventer de nouveaux mots. À cause de celà, lorsqu'une nouvelle convention se crée au sein d'une population d'individus interagissant entre eux, de nombreuses alternatives peuvent apparaître et conduire à une situation complexe où plusieurs conventions équivalentes coexistent en compétition. Il peut devenir difficile de les retenir toutes, comment faisons-nous pour trouver un accord efficacement ? Nous exerçons communément un contrôle actif sur nos situations d'apprentissage, en par exemple sélectionnant des activités qui ne soient ni trop simples ni trop complexes. Il a été montré que ce type de comportement, dans des cas comme l'apprentissage sensori-moteur, aide à apprendre mieux, plus vite, et avec moins d'exemples. Est-ce que de tels mécanismes pourraient aussi influencer la négociation de conventions sociales? Le lexique est un exemple particulier de convention sociale: quels mots associer avec tel objet ou tel sens? Une classe de modèles computationels, les Language Games, montrent qu'il est possible pour une population d'individus de construire un langage commun via une série d'interactions par paires. En particulier, le modèle appelé Naming Game met l'accent sur la formation du lexique reliant mots et sens, et montre une typique explosion de la complexité avant de commencer à écarter les conventions synonymes ou homonymes et arriver à un consensus. Dans cette thèse, nous introduisons l'idée de l'apprentissage actif et du contrôle actif de la croissance de la complexité dans le Naming Game, sous la forme d'une politique de choix du sujet de conversation, applicable à chaque interaction. Différentes stratégies sont introduites, et ont des impacts différents sur à la fois le temps nécessaire pour converger vers un consensus et la quantité de mémoire nécessaire à chaque individu. Premièrement, nous limitons artificiellement la mémoire des agents pour éviter l'explosion de complexité locale. Quelques stratégies sont présentées, certaines ayant des propriétés similaires au cas standard en termes de temps de convergence. Dans un deuxième temps, nous formalisons ce que les agents doivent optimiser, en se basant sur une représentation de l'état moyen de la population. Deux stratégies inspirées de cette notion permettent de limiter les besoins en mémoire sans avoir à contraindre le système, et en prime permettent de converger plus rapidement. Nous montrons ensuite que la dynamique obtenue est proche d'un comportement théorique optimal, exprimé comme une borne inférieure au temps de convergence. Finalement, nous avons mis en place une expérience utilisateur en ligne sous forme de jeu pour collecter des données sur le comportement d'utilisateurs réels placés dans le cadre du modèle. Les résultats suggèrent qu'ils ont effectivement une politique active de choix de sujet de conversation, en comparaison avec un choix aléatoire.Les contributions de ce travail de thèse incluent aussi une classification des modèles de Naming Games existants, et un cadriciel open-source pour les simuler. / Social conventions are learned mostly at a young age, but are quite different from other domains, like for example sensorimotor skills. The first people to define conventions just picked an arbitrary alternative between several options: a side of the road to drive on, the design of an electric plug, or inventing a new word. Because of this, while setting a new convention in a population of interacting individuals, many competing options can arise, and lead to a situation of growing complexity if many parallel inventions happen. How do we deal with this issue?Humans often exhert an active control on their learning situation, by for example selecting activities that are neither too complex nor too simple. This behavior, in cases like sensorimotor learning, has been shown to help learn faster, better, and with fewer examples. Could such mechanisms also have an impact on the negotiation of social conventions ? A particular example of social convention is the lexicon: which words we associated with given meanings. Computational models of language emergence, called the Language Games, showed that it is possible for a population of agents to build a common language through only pairwise interactions. In particular, the Naming Game model focuses on the formation of the lexicon mapping words and meanings, and shows a typical burst of complexity before starting to discard options and find a final consensus. In this thesis, we introduce the idea of active learning and active control of complexity growth in the Naming Game, in the form of a topic choice policy: agents can choose the meaning they want to talk about in each interaction. Several strategies were introduced, and have a different impact on both the time needed to converge to a consensus and the amount of memory needed by individual agents. Firstly, we artificially constrain the memory of agents to avoid the local complexity burst. A few strategies are presented, some of which can have similar convergence speed as in the standard case. Secondly, we formalize what agents need to optimize, based on a representation of the average state of the population. A couple of strategies inspired by this notion help keep the memory usage low without having constraints, but also result in a faster convergence process. We then show that the obtained dynamics are close to an optimal behavior, expressed analytically as a lower bound to convergence time. Eventually, we designed an online user experiment to collect data on how humans would behave in the same model, which shows that they do have an active topic choice policy, and do not choose randomly. Contributions from this thesis also include a classification of the existing Naming Game models and an open-source framework to simulate them.
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Inférence grammaticale en situations bruitées

Tantini, Frédéric 09 June 2009 (has links) (PDF)
L'inférence grammaticale s'intéresse à l'apprentissage automatique de langages formels. Ces derniers sont organisés en plusieurs classes formant la hiérarchie de Chomsky. Parmi elles, les langages réguliers, reconnus par des automates finis déterministes, forment la classe la plus « simple » à apprendre : l'apprentissage des automates a largement été étudié et a donné naissance à plusieurs algorithmes d'inférence grammaticale.<br /><br />Toutefois, un problème concernant les données est devenu crucial : celui du bruit. Des propositions d'algorithmes ont vu le jour pour essayer de résoudre ce problème, mais nous montrons que les résultats ne sont toujours pas satisfaisants, y compris pour les langages réguliers. Or, puisqu'ils forment la base de la hiérarchie de Chomsky, ce sont toutes les classes de la hiérarchie qui ne peuvent être apprises en situations bruitées.<br /><br />Aussi, nous proposons une nouvelle classe de langages qui semble ne pas souffrir de ce handicap : celle des boules de mots. Nous démontrons que cette classe, de prime abord peu orthodoxe mais utilisée dans de nombreuses applications comme la correction orthographique ou la recherche de plus proches voisins, reste identifiable à la limite même lorsque les données d'apprentissage subissent l'influence d'un bruit non statistique.<br /><br />De plus, nous introduisons les requêtes de correction basées sur la distance d'édition et nous présentons un algorithme d'apprentissage des boules de mots à partir de telles requêtes. Nous montrons expérimentalement que de simples heuristiques a posteriori suffisent à le rendre résistant lorsque l'oracle répond approximativement à de telles requêtes. Ceci justifie encore une<br />fois la robustesse des boules de mots au bruit.<br /><br />Contrairement aux idées reçues, le bruit n'est donc pas une malédiction en inférence grammaticale : les langages à base de distance offrent de nouvelles perspectives.
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Contribution au classement statistique mutualisé de messages électroniques (spam)

Martins Da Cruz, José Márcio 13 October 2011 (has links) (PDF)
Depuis la fin des années 90, les différentes méthodes issues de l'apprentissage artificiel ont été étudiées et appliquées au problème de classement de messages électroniques (filtrage de spam), avec des résultats très bons, mais pas parfaits. Il a toujours été considéré que ces méthodes étaient adaptées aux solutions de filtrage orientées vers un seul destinataire et non pas au classement des messages d'une communauté entière. Dans cette thèse notre démarche a été, d'abord, de chercher à mieux comprendre les caractéristiques des données manipulées, à l'aide de corpus réels de messages, avant de proposer des nouveaux algorithmes. Puis, nous avons utilisé un classificateur à régression logistique avec de l'apprentissage actif en ligne - pour démontrer empiriquement qu'avec un algorithme simple et une configuration d'apprentissage mieux adaptée au contexte réel de classement, on peut obtenir des résultats aussi bons que ceux que l'on obtient avec des algorithmes plus complexes. Nous avons aussi démontré, avec des ensembles de messages d'un petit groupe d'utilisateurs, que la perte d'efficacité peut ne pas être significative dans un contexte de classement mutualisé.
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Éléments pour l'Apprentissage et l'Optimisation de Fonctions Chères

Rolet, Philippe 22 December 2010 (has links) (PDF)
Ces travaux de doctorat sont centrés sur l'apprentissage artificiel et l'optimisation, c'est à dire la construction de programmes apprenant à identifier un concept, à approximer une fonction ou à trouver un optimum à partir d'exemples de ce concept (ou de points de la fonction). Le contexte applicatif est l'apprentissage et l'optimisation de modèles simplifiés en ingénierie numérique, pour des problèmes industriels pour lesquels les exemples sont coûteux à obtenir. Il est nécessaire d'en utiliser le moins possible pour l'apprentissage; c'est le principe de l'apprentissage actif et de l'optimisation de fonction chères. Mes efforts de recherche ont d'abord porté sur la conception et le développement d'une nouvelle approche de l'apprentissage Actif, fondée sur l'apprentissage par renforcement. Les fondements théoriques de l'approche ont été établis. Parallèlement, l'implémentation d'un logiciel fondé sur cette approche, BAAL, a permis une validation expérimentale (publications: CAP'09, ECML'09). Une extension de cette approche a été réalisée pour l'optimisation de fonction chères (publication: GECCO 2009). La deuxième partie de mon doctorat s'intéresse aux potentiels et aux limites de l'apprentissage actif et de l'optimisation chère d'un point de vue théorique. Une étude des bornes de complexités de l'apprentissage actif par "paquets" a été réalisée (publication: ECML 2010). Dans le domaine de l'optimisation bruitée, des résultats sur le nombre minimal d'exemples nécessaires pour trouver un optimum ont été obtenus (publications: LION 2010, EvoSTAR 2010).

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