Explicabilité des modèles profonds et méthodologie pour son évaluation : application aux données textuelles de Pôle emploi

Explicabilité des modèles profonds et méthodologie pour son évaluation : application aux données textuelles de Pôle emploi

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Bibliographic Details
Main Authors : Jouis Gaëlle (Auteur), Mouchère Harold (Directeur de thèse), Picarougne Fabien (Directeur de thèse), Venturini Gilles (Président du jury de soutenance), Hudelot Céline (Rapporteur de la thèse), Lenca Philippe (Rapporteur de la thèse), Dufour Richard (Membre du jury)
Corporate Authors : Nantes Université 2022-.... (Organisme de soutenance), École Doctorale Mathématiques et Sciences et Technologies du numérique, de l Information et de la Communication Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thesis
Language : français
Title statement : Explicabilité des modèles profonds et méthodologie pour son évaluation : application aux données textuelles de Pôle emploi / Gaëlle Jouis; sous la direction de Harold Mouchère et de Fabien Picarougne
Published : 2023
Online Access : Via Nantes Université network
Online Access note : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes Université : 2023
Subjects :
Apprentissage profond
Réseaux neuronaux (informatique)
Pôle emploi
Outils d explicabilité
Intelligence Artificielle
Réseaux de Neurones
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2023NANU4007/document