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URL:https://www.i2m.univ-amu.fr/evenements/selection-d-items-en-apprentiss
 age-non-supervisee-et-questionnaires-adaptatifs-informatises-application-a
 -des-donnees-de-qualite-de-vie-liee-a-la-sante/
SUMMARY:Pierre Michel (I2M\, Aix-Marseille université): Sélection d'items
  en apprentissage non supervisée et questionnaires adaptatifs informatis
 és : application à des données de qualité de vie liée à la santé
DESCRIPTION:Pierre Michel: Cette thèse s’inscrit dans le cadre de la cla
 ssification non supervisée et s’intéresse plus particulièrement au pr
 oblème de la hiérarchisation de variables. Elle s’articule autour de n
 ombreuses applications dans le domaine de la santé publique\, notamment l
 ’analyse des données issues des questionnaires de qualité de vie liée
  à la santé pour les patients atteints de maladies chroniques. Elle comp
 orte des aspects techniques\, methodologiques et pratiques\, et est struct
 urée en trois parties: classification non supervisée de données qualita
 tives\, sélection de variables en apprentissage non supervisé et dévelo
 ppement de questionnaires adaptatifs.\n\nMots-clés : sélection de variab
 les\, banques d’items\, questionnaires adaptatifs\, classification non s
 upervisé\, arbres de décision\n*Membres du jury :\n- Badih Ghattas\, I2M
 \, co-directeur de thèse\n- Laurent Boyer\, EA 3279\, Marseille\, directe
 ur de thèse\n\nLien : theses.fr
CATEGORIES:Soutenance de thèse,ALEA,Statistique
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