Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/23525
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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorGuennineche, Amel-
dc.date.accessioned2024-11-13T09:30:28Z-
dc.date.available2024-11-13T09:30:28Z-
dc.date.issued2019-06-29-
dc.identifier.urihttp://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/23525-
dc.description.abstractAu cours des dernières années, la communauté des sciences de matériaux a déployé des efforts considérables pour utiliser l'informatique afin d'accélérer le développement et la découverte de nouveaux matériaux. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données relatives aux propriétés des matériaux afin d'extraire de nouvelles connaissances ou des modèles prédictifs représentant leur comportement à partir de bases de données existantes en science des matériaux. Cette technique est moins coûteuse en temps de calcul que les codes ab-initio traditionnels. Dans ce mémoire master, nous avons implémenté les algorithmes d’apprentissage automatique, en python, en utilisant Scikit-learn pour extraire des informations à partir des bases de données telles que Materials Project et Citrination. Motsen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of tlemcenen_US
dc.relation.ispartofseries466 Master phy;-
dc.subjectapprentissage statistique, base de données, python, Scikit-learn, gap.en_US
dc.titlePrédiction des propriétés des matériaux par apprentissage automatiqueen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en Physique

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