Nantilus
Apprentissage multi label extrême : comparaisons d'approches et nouvelles propositions
Stimulé par des applications comme l annotation de documents ou d images, l apprentissage multi-label a connu un fort développement cette dernière décennie. Mais les algorithmes classiques se heurtent aux nouveaux volumes des données multi-label extrême (XML) où le nombre de labels peut atteindre le...
Enregistré dans:
| Auteurs principaux : | , , , , , , |
|---|---|
| Collectivités auteurs : | , , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Apprentissage multi label extrême : comparaisons d'approches et nouvelles propositions / Wissam Siblini; sous la direction de Pascale Kuntz-Cosperec et de Frank Meyer |
| Publié : |
2018 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Note sur l'URL : | Accès au texte intégral |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2018 |
| Sujets : |
| LEADER | 06572clm a2200649 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | PPN238428214 | ||
| 003 | http://www.sudoc.fr/238428214 | ||
| 005 | 20240531154500.0 | ||
| 029 | |a FR |b 2018NANT4083 | ||
| 033 | |a http://www.theses.fr/2018NANT4083 | ||
| 035 | |a (OCoLC)1371481186 | ||
| 035 | |a STAR114368 | ||
| 100 | |a 20191003d2018 k y0frey0103 ba | ||
| 101 | 0 | |a fre |d fre |d eng |2 639-2 | |
| 102 | |a FR | ||
| 105 | |a ||||ma 00|yy | ||
| 135 | |a dr||||||||||| | ||
| 181 | 1 | |6 z01 |c txt |2 rdacontent | |
| 181 | 1 | |6 z01 |a i# |b xxxe## | |
| 182 | 1 | |6 z01 |c c |2 rdamedia | |
| 182 | 1 | |6 z01 |a b | |
| 183 | |6 z01 |a ceb |2 RDAfrCarrier | ||
| 200 | 1 | |a Apprentissage multi label extrême |e comparaisons d'approches et nouvelles propositions |f Wissam Siblini |g sous la direction de Pascale Kuntz-Cosperec et de Frank Meyer | |
| 214 | 1 | |d 2018 | |
| 230 | |a Données textuelles | ||
| 304 | |a Titre provenant de l'écran-titre | ||
| 314 | |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) | ||
| 314 | |a Partenaire(s) de recherche : Université Bretagne Loire (COMUE), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire) | ||
| 314 | |a Autre(s) contribution(s) : Élisa Fromont (Président du jury) ; Jean-Michel Poggi (Membre(s) du jury) ; Stéphane Canu, Amaury Habrard (Rapporteur(s)) | ||
| 328 | 0 | |b Thèse de doctorat |c Informatique |e Nantes |d 2018 | |
| 330 | |a Stimulé par des applications comme l annotation de documents ou d images, l apprentissage multi-label a connu un fort développement cette dernière décennie. Mais les algorithmes classiques se heurtent aux nouveaux volumes des données multi-label extrême (XML) où le nombre de labels peut atteindre le million. Cette thèse explore trois directions pour aborder la complexité en temps et en mémoire du problème : la réduction de dimension multi-label, les astuces d optimisation et d implémentation et le découpage arborescent. Elle propose d unifier les approches de réduction à travers une typologie et deux formulations génériques et d identifier des plus performantes avec une méta-analyse originale des résultats de la littérature. Une nouvelle approche est développée pour analyser l apport du couplage entre le problème de réduction et celui de classification. Pour réduire la complexité mémoire en maintenant les capacités prédictives, nous proposons également un algorithme d estimation des plus grands paramètres utiles d un modèle classique de régression one-vs-rest qui suit une stratégie inspirée de l analyse de données en flux. Enfin, nous présentons un nouvel algorithme CRAFTML qui apprend un ensemble d arbres de décision diversifiés. Chaque arbre effectue une réduction aléatoire conjointe des espaces d attributs et de labels et implémente un partitionnement récursif très rapide. CRAFTML est plus performant que les autres méthodes arborescentes XML et compétitif avec les meilleures méthodes qui nécessitent des supercalculateurs. Les apports de la thèse sont complétés par la présentation d un outil logiciel VIPE développé avec Orange Labs pour l analyse d opinions multi-label. | ||
| 330 | |a Stimulated by many applications such as documents or images annotation, multilabel learning have gained a strong interest during the last decade. But, standard algorithms cannot cope with the volumes of the recent extreme multi-label data (XML) where the number of labels can reach millions. This thesis explores three directions to address the complexity in time and memory of the problem: multi-label dimension reduction, optimization and implementation tricks, and tree-based methods. It proposes to unify the reduction approaches through a typology and two generic formulations and to identify the most efficient ones with an original meta-analysis of the results of the literature. A new approach is developed to analyze the interest of coupling the reduction problem and the classification problem. To reduce the memory complexity of a classical one-vs-rest regression model while maintaining its predictive performances, we also propose an algorithm for estimating the largest useful parameters that follows a strategy inspired by data stream analysis. Finally, we present a new algorithm called CRAFTML that learns an ensemble of diversified decision trees. Each tree performs a joint random reduction of the feature and the label spaces and implements a very fast recursive partitioning strategy. CRAFTML performs better than other XML tree-based methods and is competitive with the most accurate methods that require supercomputers. The contributions of the thesis are completed by the presentation of a software called VIPE that is developed with Orange Labs for multilabel opinion analysis. | ||
| 337 | |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF | ||
| 541 | | | |a Extreme multi-label learning |e comparisons of approaches and new proposals |z eng | |
| 606 | |3 PPN167934821 |a Apprentissage supervisé (intelligence artificielle) |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN146988655 |a Arbres de décision |2 rameau | ||
| 608 | |3 PPN027253139 |a Thèses et écrits académiques |2 rameau | ||
| 610 | 0 | |a Algorithme CraftML | |
| 686 | |a 004 |2 TEF | ||
| 700 | 1 | |3 PPN238427218 |a Siblini |b Wissam |f 1992-.... |4 070 | |
| 701 | 1 | |3 PPN103904638 |a Kuntz-Cosperec |b Pascale |4 727 | |
| 701 | 1 | |3 PPN166413682 |a Meyer |b Frank |f 19..-.... |c informaticien |4 727 | |
| 701 | 1 | |3 PPN095621601 |a Fromont |b Élisa |f 1980-.... |4 956 | |
| 701 | 1 | |3 PPN074212478 |a Canu |b Stéphane |f 1960-.... |c chercheur en informatique |4 958 | |
| 701 | 1 | |3 PPN084103655 |a Habrard |b Amaury |f 1978-.... |4 958 | |
| 701 | 1 | |3 PPN031511112 |a Poggi |b Jean-Michel |f 1960-.... |4 555 | |
| 711 | 0 | 2 | |3 PPN026403447 |a Université de Nantes |c 1962-2021 |4 295 |
| 711 | 0 | 2 | |3 PPN204770424 |a École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication |c Rennes |4 996 |
| 711 | 0 | 2 | |3 PPN191639044 |a Université Bretagne Loire |c 2016-2019 |4 985 |
| 711 | 0 | 2 | |3 PPN203637585 |a Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes |4 981 |
| 801 | 3 | |a FR |b Abes |c 20230302 |g AFNOR | |
| 856 | 4 | |q PDF |s 7181492 |u http://www.theses.fr/2018NANT4083/document |z Accès au texte intégral | |
| 856 | 4 | |u https://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show.action?id=40dc51c6-a571-448b-9772-9269a966a32e | |
| 856 | 4 | |u http://www.theses.fr/2018NANT4083/abes | |
| 930 | |5 441099901:778930858 |b 441099901 |j g | ||
| 991 | |5 441099901:778930858 |a exemplaire créé automatiquement par STAR | ||
| 998 | |a 856302 | ||