Une approche hybride : raisonnement à partir de cas et apprentissage profond appliquée aux données médicales

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dc.contributor.authorGASMI, Safa
dc.date.accessioned2025-02-09T10:57:10Z
dc.date.available2025-02-09T10:57:10Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractCette thèse développe des approches hybrides novatrices combinant le raisonnement à partir de cas (RàPC) et l'apprentissage profond pour deux problématiques cruciales de santé publique. L'objectif est de tirer parti des forces complémentaires de ces deux paradigmes de l'intelligence artificielle afin d'obtenir des solutions robustes, transparentes et personnalisées pour le diagnostic médical.
dc.formatPDF
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/3731
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité Badji Mokhtar Annaba
dc.subjectraisonnement à partir de cas (ràpc); apprentissage profond; phase de remémoration; phase d’adaptation; données médicales
dc.titleUne approche hybride : raisonnement à partir de cas et apprentissage profond appliquée aux données médicales
dc.typeThesis
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