Apprentissage automatique. Application en Ingénierie des protéines

  • Jean-Claude MONNEAUX
  • Christophe Lambert

Thèse de l'étudiant: Master typesMaster en sciences informatiques

Résumé

Les algorithmes d' apprentissage automatique (Machine Leaming) sont principalement d' application dans des domaines où d'impo1tantes quantités d'informations sont disponibles. Ces algorithmes sont exploités pour classifier ces données, pour estimer une fonction, pour découvrir des relations, pour simuler des lois des domaines étudiés. On posera les bases théoriques des principaux systèmes d'intelligence artificielle et de leurs algorithmes d'apprentissage. Les limites d'applicabilité et la validité des résultats induits seront examinées. Depuis le séquençage du génome humain, la quantité d'informations disponibles via Internet dans les bases de données de biologie moléculaire (ADN, protéines ... ) croît de façon exponentielle. Leur étude demande de puissants moyens d'investigation. En collaboration avec l'Unité de Recherche en Biologie Moléculaire (URBM) des Facultés Universitaires Notre-Dame de la Paix de Namur, on étudiera plus spécialement l'utilisation des réseaux de neurones pour l'exploitation des informations contenues dans les bases de données de protéines. On examinera plus spécifiquement l'applicabilité des techniques d'apprentissage automatique par un réseau de neurones dans la mise au point d'outils (matrices de scores) utilisables pour réaliser un alignement de séquences protéiques.
la date de réponse2009
langue originaleFrançais
SuperviseurEric Depiereux (Promoteur) & PIERRE-YVES SCHOBBENS (Promoteur)

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