Vous êtes ici : GIPSA-lab > Formation > Thèses soutenues
MARTINEZ Coralie

Classification précoce de séquences temporelles par de l'apprentissage par renforcement profond

 

Directeur de thèse :     Michèle ROMBAUT

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Autre

Établissement d'origine : INSA de Toulouse

Financement(s) : CIFRE

 

Date d'entrée en thèse : 09/01/2017

Date de soutenance : 04/12/2019

 

Composition du jury :
Monsieur Germain FORESTIER, Professeur des Universités, Université de Haute-Alsace, Rapporteur
Monsieur Marc SEBBAN, Professeur des Universités, Université Jean Monnet, Rapporteur
Madame Latifa OUKHELLOU, Directrice de Recherche, Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux, Examinateur
Monsieur Christian WOLF, Maitre de conférences, Institut National des Sciences Appliquées de Lyon, Examinateur
Michèle ROMBAUT directrice de thèse
Emmanuel RAMASSO (FEMTO-ST) co-directeur de thèse
Guillaume PERRIN (BioMérieux) co-encadrant

 

Résumé : RÉSUME DE THÈSE
Early classication (EC) of time series is a recent research topic in the eld of sequential data analysis [5, 20, 36, 111, 113, 117]. It consists in assigning a label to some data that is sequentially collected with new data points arriving over time, and the prediction of a label has to be made using as few data points as possible in the sequence. In this doctoral work, we developed a new approach for this problem, based on the formulation of a sequential decision-making problem, that is the EC model has to decide between classifying an incomplete sequence or delaying the prediction to collect additional data points. Specically, we described this problem as a Partially Observable Markov Decision Process noted EC-POMDP. The approach consists in training an EC agent with Deep Reinforcement Learning (DRL) in an environment characterized by the EC-POMDP.


GIPSA-lab, 11 rue des Mathématiques, Grenoble Campus BP46, F-38402 SAINT MARTIN D'HERES CEDEX - 33 (0)4 76 82 71 31