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Apprentissage par renforcement de modeles de contexte pour l'informatique ambiante

Cette thèse étudie l'acquisition automatique par apprentissage d'un modèle de contexte pour un utilisateur dans un environnement ubiquitaire. Dans un tel environnement, les dispositifs peuvent communiquer et coopérer afin de former un espace informatique cohérent. Certains appareils ont des capacités de perception, utilisées par l'environnement pour détecter la situation - le contexte - de l'utilisateur. D'autres appareils sont capables d'exécuter des actions. La problématique que nous nous sommes posée est de déterminer les associations optimales pour un utilisateur donné entre les situations et les actions. L'apprentissage apparaît comme une bonne approche car il permet de personnaliser l'environnement sans spécification explicite de la part de l'usager. Un apprentissage à vie permet, par ailleurs, de toujours s'adapter aux modifications du monde et des préférences utilisateur. L'apprentissage par renforcement est un paradigme d'apprentissage qui peut être une solution à notre problème, à condition de l'adapter aux contraintes liées à notre cadre d'application.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00497656
Date16 October 2009
CreatorsZaidenberg, Sofia
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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