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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Farahmand, A.-M., & Szepesvári, C. (2012). Regularized least-squares regression: Learning from a β-mixing sequence. Journal of Statistical Planning and Inference, 142(2), 493-505. Lien externe
Farahmand, A.-M., & Szepesvári, C. (2011). Model selection in reinforcement learning. Machine Learning, 85(3), 299-332. Lien externe
Farahmand, A.-M., Shademan, A., Jägersand, M., & Szepesvári, C. (mai 2009). Model-based and model-free reinforcement learning for visual servoing [Communication écrite]. IEEE International Conference on Robotics and Automation, Kobe, Japan. Lien externe
Farahmand, A.-M., Ghavamzadeh, M., Szepesvári, C., & Mannor, S. (juin 2009). Regularized Fitted Q-Iteration for planning in continuous-space Markovian decision problems [Communication écrite]. American Control Conference (ACC 2009), St. Louis, MO, USA. Lien externe
Farahmand, A.-M., Ghavamzadeh, M., Szepesvári, C., & Mannor, S. (juin 2008). Regularized Fitted Q-Iteration: Application to Planning [Communication écrite]. 8th European Workshop on Recent Advances in Reinforcement Learning (EWRL 2008), Villeneuve d'Ascq, France. Lien externe
Farahmand, A.-M., Szepesvári, C., & Audibert, J.-Y. (juin 2007). Manifold-adaptive dimension estimation [Communication écrite]. 24th international conference on Machine learning (ICML 2007), Corvalis, Oregon, USA. Lien externe
