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Hoai-Tuong NGUYEN

Directeur de thèse

Philippe Leray
Yves Jacques
Gérard Ramstein

Résumé

Dans les dernières années, les réseaux Bayésiens (RB) sont devenus l’une
des méthodes d’apprentissage automatique les plus puissantes permettant de
modéliser graphiquement et de manière probabiliste différentes types de
systèmes complexes. Un des problèmes communs dans l’apprentissage de la
structure des RB est le problème des données de petites tailles. En effet,
le résultat de l’apprentissage est sensible au nombre d’échantillons de
données. En apprentissage automatique, les méthodes d’apprentissage
ensemblistes telles que le bootstrap ou les algorithmes génétiques sont
des méthodes souvent utilisées pour traiter le problème de la pauvreté de
données. Toutefois, les méthodes existantes se limitent généralement à la
fusion d’un ensemble de modèles, mais ne permettent pas de comparer deux
ensembles de modèles. Inspiré par les résultats obtenus par les méthodes
ensemblistes, nous proposons une nouvelle méthode basée sur le graphe
quasi-essentiel (QEG – Quasi-Essential Graph) et l’utilisation d’un test
multiple afin de comparer deux ensembles de RB. Le QEG permet de résumer
et de visualiser graphiquement un ensemble de RB. Le test multiple permet
de vérifier si les différences entre les deux ensembles de RB sont
statistiquement significatives et de déterminer la position de ces
différences. L’application sur des données synthétiques et expérimentales
a démontré les différents intérêts de la méthode proposée dans la
reconstruction des réseaux de régulation génétique et perspectivement dans
les autres applications avec les données de petites tailles.

Mots-clés :
réseaux bayésiens, apprentissage ensembliste, étude différentielle,
réseaux de régulation génétique

Composition du jury

  • Antoine BEUGNARD, Professeur, Telecom Bretagne (rapporteur)
  • Benoît BAUDRY, CR INRIA (rapporteur)
  • Isabelle BORNE, Professeur, Université de Bretagne Sud
  • Christian ATTIOGBÉ, Professeur, Université de Nantes
  • Pierre COINTE, Professeur, Ecole des Mines de Nantes (Directeur)
  • Mario SÜDHOLT, Professeur, Ecole des Mines de Nantes
    (responsable scientifique)

Dernière modification : vendredi 26 octobre 2012