Sonia Dakhli

Classification de données textuelles

Réalisé à l'automne 2023, en binôme.
2ème Année de Master.
UE : Techniques d'Appprentissage automatique.
Langage de programmation : Python.

Le but de ce projet était de faire de la classification multi-labels à partir de données textuelles.
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Projet de Data Visualisation : RocketViz

Réalisé à l'automne 2023, en trinôme.
2ème Année de Master.
UE : Data Visualisation.
Langage de programmation : JavaScript (utilisation de la librairie D3.js).

Outil de visualisation des données d’un joueur sur l’ensemble d’une partie en ligne du jeu Rocket League.
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Visualisations du projet

Projet d'Ouverture à la recherche : Machine Learning pour la coloration de graphes

Grundy graph coloration

Réalisé au cours de l'année scolaire 2022-2023, en binôme.
1ère Année de Master.
UE : Projet d'Ouverture à la Recherche.
Langage de programmation : Python.

Le but de ce projet était d'utiliser le Graph machine learning pour l'optimisation sur les graphes.
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Extension Datalog

Réalisé au printemps 2023, en binôme.
1ère Année de Master.
UE : MIF16 - Techniques d'IA.
Langage de programmation : Java.

Le but de ce projet était de développer un langage basé sur datalog pour les fonctions d'agrégation.
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Interaction Multi-Agents : Taquin

Taquin

Réalisé au printemps 2023, en trinôme.
1ère Année de Master.
UE : MIF16 - Techniques d'IA.
Langage de programmation : Java.

Le but de cette UE était de développer une système multi-agents dont le rôle est de reconstruire un puzzle selon l'approche cognitive.
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Modélisation distribuée d’un jeu stratégique

L’objectif de ce projet était de proposer une modélisation distribuée d’un jeu stratégique. Nous avons pris comme exemple le tactical RPG. Nous considérerons des personnages qui évoluent sur un environnement dynamique. Les personnages appartiennent à plusieurs groupes. Les personnages peuvent se déplacer en même temps selon des règles préétablies. Nous avons implémenté une méthode de résolution distribuée avec des entités autonomes dotée de comportements intelligents. Nous avons commencé par définir des stratégies de résolution simples dans lesquelles les personnages effectuent des déplacements uniquement sur la base de leur perception. Dans une deuxième étape, nous avons définis des stratégies de résolution plus fines permettant aux personnages de construire des stratégies de jeu collectives en interagissant avec leur voisinage.
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Wolf Game