Apprentissage statistique pour la Modélisation des Systèmes - Taouali, Okba
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Le travail présenté dans ce rapport entre dans le cadre de l'Apprentissage Automatique (Machine Learning) où l'on cherche à modéliser un système non linéaire et à identifier en ligne les paramètres du modèle considéré. Ce modèle est développé dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant (RKHS). Ces modèles dits de représentation ou boite noire sont linéaires par rapport à leurs paramètres. Ils ont connu un grand succès dans l'identification des systèmes non linéaires en utilisant les méthodes à noyaux.

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Produktbeschreibung
Le travail présenté dans ce rapport entre dans le cadre de l'Apprentissage Automatique (Machine Learning) où l'on cherche à modéliser un système non linéaire et à identifier en ligne les paramètres du modèle considéré. Ce modèle est développé dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant (RKHS). Ces modèles dits de représentation ou boite noire sont linéaires par rapport à leurs paramètres. Ils ont connu un grand succès dans l'identification des systèmes non linéaires en utilisant les méthodes à noyaux.
Autorenporträt
Okba Taouali a reçu son diplôme de Doctorat en Génie Électrique en 2010 de l'École Nationale d'Ingénieurs de Monastir (ENIM). Actuellement, il est maitre de conférences à l'ENIM (Tunisie) et Professeur à la FCIT, university of Tabuk, Arabie Saoudite. Ses recherches portent sur : Apprentissage automatique, méthodes à noyaux, diagnostic des défauts.