Extraction des itemsets fréquents incertains en utilisant l’apprentissage profond

Abadi, Sara

dc.contributor.author	Abadi, Sara
dc.date.accessioned	2020-12-16T12:05:16Z
dc.date.available	2020-12-16T12:05:16Z
dc.date.issued	2019
dc.identifier.uri	http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/7671
dc.description	ill., Bibliogr.	fr_FR
dc.description.abstract	L'extraction des motifs fréquents basé sur les données incertaines est une tâche devenue fréquente dans le domaine de la fouille de données. De nombreux algorithmes ont été implémentés pour trouver ces motifs dans le but de rechercher les combinaisons fréquentes d'items, en utilisant, des méthodes et outils parallèles et distribués. Notre travail consiste d'introduire une nouvelle approche pour l'extraction des items fréquents incertains en se basant sur une nouvelle technologie appelé Deep Learning ou apprentissage profond. Cette technique à la pointe a connu un grand succès dernièrement dans plusieurs domaines.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Université Blida 1	fr_FR
dc.subject	Deep Learning	fr_FR
dc.subject	Réseau de meurones	fr_FR
dc.subject	intelligence artificielles	fr_FR
dc.subject	Réseau artificielles	fr_FR
dc.title	Extraction des itemsets fréquents incertains en utilisant l’apprentissage profond	fr_FR
dc.type	Thesis	fr_FR