Knowledge discovery in databases using novel approaches based on Computational Intelligence
Contributions en Extraction de Connaissances en utilisant des Nouvelles Approches basées sur l'Intelligence Computationnelle
Résumé
The Habilitation Thesis explores various methods aimed at discovering knowledge from data using new techniques based on computational intelligence. These methods have been developed to overcome diverse challenges associated with knowledge extraction, such as data preprocessing, uncertain environments, optimization, scalability, and privacy preservation. Additionally, the thesis presents adaptations of computational approaches aimed at improving specific domains such as mobility data mining and cybersecurity. These adaptations highlight the potential of computational intelligence techniques to effectively address practical challenges. Furthermore, the thesis explores personalized healthcare approaches, demonstrating how advanced data analysis and machine learning techniques can be used to enhance individual patient outcomes. This underscores the importance of leveraging data-driven methods to develop personalized treatment plans tailored to the unique needs and circumstances of each patient.
La thèse d'habilitation explore différentes méthodes visant à découvrir des connaissances à partir des données en utilisant de nouvelles techniques basées sur l'intelligence computationnelle. Ces méthodes ont été développées pour surmonter les divers défis associés à l'extraction de connaissances, tels que le prétraitement des données, l'environnement incertain, l'optimisation, la scalabilité et le respect des données privées. De plus, la thèse présente des adaptations d'approches computationnelles visant à améliorer des domaines spécifiques tels que l'exploration et l’analyse des données de mobilité et la cybersécurité. Ces adaptations mettent en évidence le potentiel des techniques d'intelligence computationnelle pour relever efficacement des défis concrets. La thèse explore également des approches de soins de santé personnalisés, démontrant comment les techniques avancées d'analyse de données et d'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour améliorer les résultats individuels des patients. Cela souligne l'importance d'exploiter les méthodes basées sur les données pour élaborer des plans de traitement personnalisés, adaptés aux besoins et aux circonstances uniques de chaque patient.
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