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 erhielt 2010 seinen Doktortitel in Elektrotechnik von der National School of Engineers of Monastir (ENIM). Derzeit ist er Dozent am ENIM (Tunesien) und Professor am FCIT der Universität Tabuk, Saudi-Arabien. Seine Forschungsschwerpunkte sind: Maschinelles Lernen, Kernel-Methoden, Fehlerdiagnose.