Apprentissage statistique pour l'étiquetage de musique et la recommandation

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

La notion de désir dans la philosophie de Gilles Deleuze

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Apprentissage machine efficace : théorie et pratique

Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La minimisation des coûts est évidemment un facteur important, mais une autre motivation est la recherche de mécanismes d'apprentissage capables de reproduire le comportement d'êtres intelligents. Cette thèse aborde le problème de l'efficacité à travers plusieurs articles traitant d'algorithmes d'apprentissage variés : ce problème est vu non seulement du point de vue de l'efficacité computationnelle (temps de calcul et mémoire utilisés), mais aussi de celui de l'efficacité statistique (nombre d'exemples requis pour accomplir une tâche donnée). Une première contribution apportée par cette thèse est la mise en lumière d'inefficacités statistiques dans des algorithmes existants. Nous montrons ainsi que les arbres de décision généralisent mal pour certains types de tâches (chapitre 3), de même que les algorithmes classiques d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), chacun étant affecté par une forme particulière de la malédiction de la dimensionalité. Pour une certaine classe de réseaux de neurones, appelés réseaux sommes-produits, nous montrons qu'il peut être exponentiellement moins efficace de représenter certaines fonctions par des réseaux à une seule couche cachée, comparé à des réseaux profonds (chapitre 4). Nos analyses permettent de mieux comprendre certains problèmes intrinsèques liés à ces algorithmes, et d'orienter la recherche dans des directions qui pourraient permettre de les résoudre. Nous identifions également des inefficacités computationnelles dans les algorithmes d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), et dans l'apprentissage de mélanges de Gaussiennes en présence de valeurs manquantes (chapitre 6). Dans les deux cas, nous proposons de nouveaux algorithmes capables de traiter des ensembles de données significativement plus grands. Les deux derniers chapitres traitent de l'efficacité computationnelle sous un angle différent. Dans le chapitre 7, nous analysons de manière théorique un algorithme existant pour l'apprentissage efficace dans les machines de Boltzmann restreintes (la divergence contrastive), afin de mieux comprendre les raisons qui expliquent le succès de cet algorithme. Finalement, dans le chapitre 8 nous présentons une application de l'apprentissage machine dans le domaine des jeux vidéo, pour laquelle le problème de l'efficacité computationnelle est relié à des considérations d'ingénierie logicielle et matérielle, souvent ignorées en recherche mais ô combien importantes en pratique.

Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation

L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ici nous pencher sur des méthodes et techniques adaptées au filtrage et à la recommandation à l'utilisateur d'articles adaptés à ses goûts, dans le contexte particulier et sans précédent notable du jeu vidéo multi-joueurs en ligne. Notre objectif est de prédire l'appréciation des niveaux par les joueurs. Au moyen d'algorithmes d'apprentissage machine modernes tels que les réseaux de neurones profonds avec pré-entrainement non-supervisé, que nous décrivons après une introduction aux concepts nécessaires à leur bonne compréhension, nous proposons deux architectures aux caractéristiques différentes bien que basées sur ce même concept d'apprentissage profond. La première est un réseau de neurones multi-couches pour lequel nous tentons d'expliquer les performances variables que nous rapportons sur les expériences menées pour diverses variations de profondeur, d'heuristique d'entraînement, et des méthodes de pré-entraînement non-supervisé simple, débruitant et contractant. Pour la seconde architecture, nous nous inspirons des modèles à énergie et proposons de même une explication des résultats obtenus, variables eux aussi. Enfin, nous décrivons une première tentative fructueuse d'amélioration de cette seconde architecture au moyen d'un fine-tuning supervisé succédant le pré-entrainement, puis une seconde tentative où ce fine-tuning est fait au moyen d'un critère d'entraînement semi-supervisé multi-tâches. Nos expériences montrent des performances prometteuses, notament avec l'architecture inspirée des modèles à énergie, justifiant du moins l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profonds pour résoudre le problème de la recommandation.

A layered JavaScript virtual machine supporting dynamic instrumentation

L’observation de l’exécution d’applications JavaScript est habituellement réalisée en instrumentant une machine virtuelle (MV) industrielle ou en effectuant une traduction source-à-source ad hoc et complexe. Ce mémoire présente une alternative basée sur la superposition de machines virtuelles. Notre approche consiste à faire une traduction source-à-source d’un programme pendant son exécution pour exposer ses opérations de bas niveau au travers d’un modèle objet flexible. Ces opérations de bas niveau peuvent ensuite être redéfinies pendant l’exécution pour pouvoir en faire l’observation. Pour limiter la pénalité en performance introduite, notre approche exploite les opérations rapides originales de la MV sous-jacente, lorsque cela est possible, et applique les techniques de compilation à-la-volée dans la MV superposée. Notre implémentation, Photon, est en moyenne 19% plus rapide qu’un interprète moderne, et entre 19× et 56× plus lente en moyenne que les compilateurs à-la-volée utilisés dans les navigateurs web populaires. Ce mémoire montre donc que la superposition de machines virtuelles est une technique alternative compétitive à la modification d’un interprète moderne pour JavaScript lorsqu’appliqué à l’observation à l’exécution des opérations sur les objets et des appels de fonction.

Un outil d’évaluation neurocognitive des interactions humain-machine

De plus en plus de recherches sur les Interactions Humain-Machine (IHM) tentent d’effectuer des analyses fines de l’interaction afin de faire ressortir ce qui influence les comportements des utilisateurs. Tant au niveau de l’évaluation de la performance que de l’expérience des utilisateurs, on note qu’une attention particulière est maintenant portée aux réactions émotionnelles et cognitives lors de l’interaction. Les approches qualitatives standards sont limitées, car elles se fondent sur l’observation et des entrevues après l’interaction, limitant ainsi la précision du diagnostic. L’expérience utilisateur et les réactions émotionnelles étant de nature hautement dynamique et contextualisée, les approches d’évaluation doivent l’être de même afin de permettre un diagnostic précis de l’interaction. Cette thèse présente une approche d’évaluation quantitative et dynamique qui permet de contextualiser les réactions des utilisateurs afin d’en identifier les antécédents dans l’interaction avec un système. Pour ce faire, ce travail s’articule autour de trois axes. 1) La reconnaissance automatique des buts et de la structure de tâches de l’utilisateur, à l’aide de mesures oculométriques et d’activité dans l’environnement par apprentissage machine. 2) L’inférence de construits psychologiques (activation, valence émotionnelle et charge cognitive) via l’analyse des signaux physiologiques. 3) Le diagnostic de l‘interaction reposant sur le couplage dynamique des deux précédentes opérations. Les idées et le développement de notre approche sont illustrés par leur application dans deux contextes expérimentaux : le commerce électronique et l’apprentissage par simulation. Nous présentons aussi l’outil informatique complet qui a été implémenté afin de permettre à des professionnels en évaluation (ex. : ergonomes, concepteurs de jeux, formateurs) d’utiliser l’approche proposée pour l’évaluation d’IHM. Celui-ci est conçu de manière à faciliter la triangulation des appareils de mesure impliqués dans ce travail et à s’intégrer aux méthodes classiques d’évaluation de l’interaction (ex. : questionnaires et codage des observations).

Évaluation et amélioration du rendement de la formation en entreprise : vers une démarche basée sur la gestion des processus d’affaires.

La formation est une stratégie clé pour le développement des compétences. Les entreprises continuent à investir dans la formation et le développement, mais elles possèdent rarement des données pour évaluer les résultats de cet investissement. La plupart des entreprises utilisent le modèle Kirkpatrick/Phillips pour évaluer la formation en entreprise. Cependant, il ressort de la littérature que les entreprises ont des difficultés à utiliser ce modèle. Les principales barrières sont la difficulté d’isoler l’apprentissage comme un facteur qui a une incidence sur les résultats, l’absence d’un système d’évaluation utile avec le système de gestion de l’apprentissage (Learning Management System - LMS) et le manque de données standardisées pour pouvoir comparer différentes fonctions d’apprentissage. Dans cette thèse, nous proposons un modèle (Analyse, Modélisation, Monitoring et Optimisation - AM2O) de gestion de projets de formation en entreprise, basée sur la gestion des processus d’affaires (Business Process Management - BPM). Un tel scénario suppose que les activités de formation en entreprise doivent être considérées comme des processus d’affaires. Notre modèle est inspiré de cette méthode (BPM), à travers la définition et le suivi des indicateurs de performance pour gérer les projets de formation dans les organisations. Elle est basée sur l’analyse et la modélisation des besoins de formation pour assurer l’alignement entre les activités de formation et les objectifs d’affaires de l’entreprise. Elle permet le suivi des projets de formation ainsi que le calcul des avantages tangibles et intangibles de la formation (sans coût supplémentaire). En outre, elle permet la production d’une classification des projets de formation en fonction de critères relatifs à l’entreprise. Ainsi, avec assez de données, notre approche peut être utilisée pour optimiser le rendement de la formation par une série de simulations utilisant des algorithmes d’apprentissage machine : régression logistique, réseau de neurones, co-apprentissage. Enfin, nous avons conçu un système informatique, Enterprise TRaining programs Evaluation and Optimization System - ETREOSys, pour la gestion des programmes de formation en entreprise et l’aide à la décision. ETREOSys est une plateforme Web utilisant des services en nuage (cloud services) et les bases de données NoSQL. A travers AM2O et ETREOSys nous résolvons les principaux problèmes liés à la gestion et l’évaluation de la formation en entreprise à savoir : la difficulté d’isoler les effets de la formation dans les résultats de l’entreprise et le manque de systèmes informatiques.

From Word Embeddings to Large Vocabulary Neural Machine Translation

Dans ce mémoire, nous examinons certaines propriétés des représentations distribuées de mots et nous proposons une technique pour élargir le vocabulaire des systèmes de traduction automatique neurale. En premier lieu, nous considérons un problème de résolution d'analogies bien connu et examinons l'effet de poids adaptés à la position, le choix de la fonction de combinaison et l'impact de l'apprentissage supervisé. Nous enchaînons en montrant que des représentations distribuées simples basées sur la traduction peuvent atteindre ou dépasser l'état de l'art sur le test de détection de synonymes TOEFL et sur le récent étalon-or SimLex-999. Finalament, motivé par d'impressionnants résultats obtenus avec des représentations distribuées issues de systèmes de traduction neurale à petit vocabulaire (30 000 mots), nous présentons une approche compatible à l'utilisation de cartes graphiques pour augmenter la taille du vocabulaire par plus d'un ordre de magnitude. Bien qu'originalement développée seulement pour obtenir les représentations distribuées, nous montrons que cette technique fonctionne plutôt bien sur des tâches de traduction, en particulier de l'anglais vers le français (WMT'14).

Disseny d’un programa que assisteix en la seqüenciació de peces de taller basats en mètodes heurístics

El GREP (grup de recerca de producte, procés i producció) de la UdG actualment disposa d’una eina informàtica desenvolupada en un PFC del 2003 que li permet fer la seqüenciació de la producció d’un taller mecànic amb un màxim de cinc productes, un nombre definit de possibles rutes de fabricació per a cada producte i tres màquines. Aquesta eina és molt resolutiva per a aquests casos, ja que estudia totes les possibilitats i les comprova una per una. No obstant aquest fet presenta una sèrie de limitacions com són el temps d’execució doncs al comprovar totes les seqüències té un elevat cost computacional i la rigidesa del sistema doncs no ens permet seqüenciar més productes ni més màquines. Per tal de donar solució a aquest problema es planteja generar una nova eina informàtica a partir de l’actual però que permeti seqüenciar més peces sense ocupar tanta memòria per així implementar-hi futures millores com el temps de preparació etc... Per a desenvolupar l’eina informàtica s’han utilitzat mètodes heurístics, concretament dos que són: algoritmes genètics i cerca TABU. Aquests mètodes destaquen perquè no busquen totes les combinacions possibles sinó que estudien una sèrie de combinacions i utilitzant mètodes de creuament i generació d’entorns busquen una solució

Corrector d’autòmats per la plataforma ACME : mòdul pertanyent al Projecte ACME

Fa uns anys un grup de professors del departament d’Informàtica i Matemàtica Aplicada de la Universitat de Girona va decidir endinsar-se al món de l’ensenyament a través d’Internet (e-learning). D’aquí va néixer el projecte ACME (Avaluació Continuada i Millora de l’Ensenyament). Inicialment l’ACME anava dirigit a reduir l’elevat fracàs dels alumnes a les assignatures de matemàtiques. El resultat va ser tan bo que es va ampliar a altres camps d’estudi com la química o la informàtica, amb tot i això encara hi ha moltes matèries a les quals no dóna suport. Aquest Projecte Final de Carrera neix per donar suport a un nou tipus de problemes dins de la plataforma ACME, els autòmats finits. Aquest nou mòdul inclourà les eines necessàries per poder generar diferents tipus de problemes sobre autòmats finits i la seva posterior correcció, donant suport a les assignatures de LGA (Llenguatges, Gramàtiques i Autòmats) i TALLF (Teoria d’Autòmats i Llenguatges Formals)

El devenir animal en la construcción del territorio. Aproximación deleuzeana al enunciado “yo soy jaguar"

La composición de realidad indígena consolida procesos de individuación en los que la dinámica del devenir circunscribe afectos al ámbito social. Ante la emergencia de problemáticas sociales, el devenir puebla de sentido el saber y el hacer, en función de la continuidad y permanencia de dicho saber. Esta dinámica se evidencia en la construcción de territorio a través de la circulación y sentido del enunciado “yo soy jaguar”, expresado por los sabedores de diversas comunidades amerindias. Este texto problematizará la experiencia del sabedor a través de conceptos centrales de la obra de Gilles Deleuze.

Liderazgo y resiliencia organizacional en la crisis financiera global del 2008–2009

Durante la crisis financiera global de 2008 muchas organizaciones y mercados financieros tuvieron que terminar sus operaciones o replantearlas debido a los choques que golpearon el bienestar de sus empresas. A pesar de esta grave situación, en la actualidad se pueden encontrar empresas que se recuperaron y salieron del terrible panorama que les presentó la crisis, incluso encontrando nuevas oportunidades de negocio y fortaleciendo su futuro. Esta capacidad que algunas organizaciones tuvieron y que permitió su salida victoriosa de la crisis se denomina resiliencia, la cual es la capacidad de sobreponerse a los efectos negativos de choques internos o externos (Briguglio, Cordina, Farrugia & Vella 2009). Por tanto en el presente trabajo se estudiará esta capacidad tanto en la organización como en los líderes para hallar factores que mejoren el desempeño de las empresas en crisis como la que ocurrió en el 2008 – 2009. Primero se realizará un estudio sobre los sucesos y el desarrollo de la crisis subprime del año 2008 para tener un entendimiento claro de sus antecedentes, desarrollo, magnitud y consecuencias. Posteriormente se realizará un estudio profundo sobre la teoría de la resiliencia organizacional y la resiliencia en el líder como individuo y los estilos de liderazgo. Finalmente teniendo un sustento teórico tanto de la crisis como del concepto de resiliencia se tomarán casos de estudio de empresas que lograron perdurar en la crisis financiera del 2008 y empresas que no lograron sobrevivir para posteriormente hallar características del líder y del liderazgo que puedan aumentar o afectar la capacidad de resiliencia de las organizaciones con el objetivo de brindar herramientas a los líderes actuales para que manejen de forma eficiente y eficaz las empresas en un mundo complejo y variable como el actual.

Es la teoría microeconómica tradicional acertada a la hora de entender y/o explicar el comportamiento del consumidor y, por ende del mercado, a comparación del neuromarketing

A medida que pasa el tiempo; la ciencia, el desarrollo tecnológico y la constante búsqueda de encontrar nuevas verdades, más fehacientes y que logren responder más asertivamente los diferentes cuestionamientos de la humanidad, han logrado redefinir las teorías y los axiomas que, en su momento, se tomaron como el dogma a seguir en diferentes disciplinas y cuestionamientos de la sociedad y la industria. La concepción tradicional que se tiene de la mente y el comportamiento del consumidor tenía vacios importantes en términos de aplicabilidad y generalización de sus teorías, pues pensar que la humanidad desarrolla sus decisiones de compra bajo análisis netamente racionales y apegados a estructuras temporales para manejar su dinero es un supuesto que no se emplea de manera general y concienzuda por el común. Antes que agentes 100% racionales, con un completo flujo de información y en un mercado perfecto bajo todos los preceptos económicos, somos personas de sentimientos y sentidos. Reaccionamos ante situaciones, estados de ánimo y estímulos, donde es nuestro cerebro quien recibe todo el contexto cognitivo que nos brinda el entorno y entonces actúa (y compra) de diferentes maneras. Es allí donde el Neuromarketing nace como un claro ejemplo de esa búsqueda por una nueva verdad. Una donde entender al consumidor no deje de lado su faceta más real; sus reacciones, pues son estas las que realmente definen qué le gusta o no y qué despierta en él un impulso lo suficientemente importante como para incidir en su decisión de compra. Es por ello que el Neuromarketing se ha adentrado a estudiar lo más profundo y verídico del consumidor, su cerebro. Alejándose de las técnicas tradicionales de investigación de mercados, donde el consumidor puede desvirtuar la información que percibe de un producto o una campaña publicitaría por diferentes razones sociales y psicológicas. El Neuromarketing se ha adentrado al estudio del consumidor y su cerebro mediante técnicas biométricas, en las cuales expone al consumidor al marketing y analiza sus reacciones cerebrales en términos de interés, adrenalina, memoria activa y sentimientos, apoyado por técnicas como el ¨eye tracking¨, donde las interacciones visuales del consumidor permiten identificar los puntos calientes y de interés en determinada pieza publicitaria. Pero el estudio, entendido por algunos como ¨invasivo¨ frente a las libertades en términos de privacidad y libertad de elección del consumidor deben ser responsablemente dirigidos y puestos bajo un contexto científico, donde el único fin sea el de generar nuevas hipótesis y teorías que permitan tener un mejor conocimiento del comportamiento del consumidor sin traspasar los límites del control del mismo. El Neuromarketing debate su existencia misma entre la creación de nuevas metodologías de acercamiento al pensamiento del consumidor, la efectividad de sus conocimiento dados a la industria y el yugo social que acarrea esta ciencia debido a la potencial coerción a los consumidores debido a sus hallazgos.

Proyecto Moira : elaboración y aplicación de materiales informáticos para la enseñanza de la Historia del Arte en la Enseñanza Secundaria.

Elaboración de bloques y materiales curriculares enfocados al área de Ciencias Sociales y, en concreto, a la valoración, respeto y disfrute del patrimonio histórico-artístico de la Humanidad, así como su defensa y conservación junto con las nuevas tecnologías, pues permiten un mayor análisis y conocimiento, no sólo del patrimonio cercano, sino también internacional. Participaron siete centros de bachillerato de la isla de Gran Canaria y los niveles implicados son: primero y tercero de BUP y COU. El trabajo está enfocado a la Historia de las Civilizaciones (1 de BUP), Historia de España (1 de BUP) e Historia del Arte (COU). El primer trimestre se dedicó a la autoformación del profesorado implicado en tratamiento de textos. En el segundo trimestre se trataron las imágenes con programas como: Linway, Screen Machine y Story Board. En el tercero, se recopiló todo el material, preparado en las reuniones anteriores, del Impresionismo francés.

Influencia de la comunidad de clústers en las relaciones estratégicas comunitarias y el marketing compartido

Un clúster es entendido por la gran mayoría como un gran conglomerado de empresas que giran en torno a un objetivo, en su gran mayoría económico. Su intención es competir con otros conglomerados en cuanto a precios y cantidades, ya que de manera individual no podrían. En consecuencia, esta unión se utiliza en un principio para crear ventajas tanto competitivas como comparativas en contra de la competencia, lo cual genera un valor a esta unión, con el fin de producir fidelidad en el cliente y recordación de todos los productos que tal unión brinde. Según estudios realizados por diversos autores, en muchas ocasiones, los clúster no se crean con una finalidad económica, sino como desarrollo de un perfil comunitario que ayude a la sociedad y las organizaciones que la componen. La base de las relaciones se centra en la comunicación y en las diversas técnicas que existen en ese ámbito para asegurar la sostenibilidad de la organización. Dentro de estas relaciones, se le da un reconocimiento a la educación y la cultura en donde se encuentra ubicado el clúster, ya que las estrategias que se implementen se relacionan directamente con las necesidades de los clientes, generando en el pensamiento de la comunidad la perdurabilidad y sostenibilidad como efecto del desarrollo social.