APPLYING INTELLIGENT TECHNIQUES FOR TALENT RECRUITMENT

The objective of this research is to describe a system to aligned the hard and soft skills of the applicant to the current labor market. For this, a system was implemented which uses Web Scraping to get a general profile of an area, meanwhile for the evaluation of the applicant soft skills is used a Test Cleaver and for the hard skills fuzzy inference system is implemented. Therefore, the data is entered into an Analytic Hierarchy Process, with this, the applier is able to see which area is better to improve according to the hard and soft skills

Desarrollo de un dispositivo electrónico para el diagnóstico del Síndrome de Apnea Obstructiva del Sueño

El presente proyecto consiste en el desarrollo de un dispositivo electrónico portable, fácil de utilizar y de bajo costo para el diagnóstico del Síndrome de Apnea Obstructiva del Sueño (SAOS), a partir del Microcontrolador MCU ATMEGA 2560, e integrados electrónicos como amplificadores operacionales. Con el cual es posible que partiendo de los datos obtenidos por el dispositivo especializado durante la noche de sueño se pueda diagnosticar la presencia de SAOS

Logique floue et algorithmes génétiques pour le pré-traitement de données de biopuces et la sélection de gènes

In molecular biology, technologies for gene expression analyses, as DNA microarrays, give rise to a lot of research. One possible application of such technologies is diagnosis and recognition of different kinds of tumours. One particularity of microarray data is their great number of attributes (genes) whereas very few samples are available. This dimensionality problem makes the data difficult to understand and reduces the efficiency of classification algorithms. This thesis proposes newmethods to reduce the initial dimension of data and to select relevant gene subsets for classification. First, we propose a method for data pre-processing and dimension reduction based on fuzzy logic. Then the problem of gene selection is treated by two kinds of approaches. In the first one, we propose a wrapper method that selects a relevant gene subset for a SVM classifier by a double genetic exploration. In the second approach, we propose an embedded method where LDA classifier provides information about gene relevancy to guide the genetic algorithm. The different experimentations that we have performed give very good results, especially for the embedded method.Dans le domaine de la biologie moléculaire, les technologies d'analyse d'expression génique comme les biopuces suscitent un intérêt très grand. Une des applications de ces technologies est le diagnostic et la classification de différents types de tumeurs. Une des particularités des données issues des biopuces est qu'elles sont décrites par un très grand nombre d'attributs (gènes) alors que peu d'échantillons analysés sont disponibles. Cela empêche la compréhension des données et réduit de manière considérable la performance des algorithmes de classification. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes innovantes pour réduire la taille initiale des données et pour sélectionner des ensembles de gènes pertinents pour une classification supervisée. Nous proposons tout d'abord une méthode de pré-traitement des données et de réduction de dimension basée sur la logique floue. Le problème de la sélection d'attributs est ensuite traité par deux types d'approche. Dans la première, nous proposons une méthode enveloppe qui grâce à une double exploration génétique sélectionne un ensemble de gènes pertinents pour un classifieur SVM. Dans la deuxième, nous proposons une méthode intégrée où les informations fournies par un classifieur linéaire (ADL) guident le processus de recherche vers un sous-ensemble de petite taille et performant pour la classification. Les différentes expérimentations que nous avons menées montrent de très bonnes performances, surtout pour la méthode intégrée

Logique floue et algorithmes génétiques pour le pré-traitement de données de biopuces et la sélection de gènes

Dans le domaine de la biologie moléculaire, les technologies d'analyse d'expression génique comme les biopuces suscitent un intérêt très grand. Une des applications de ces technologies est le diagnostic et la classification de différents types de tumeurs. Une des particularités des données issues des biopuces est qu'elles sont décrites par un très grand nombre d'attributs (gènes) alors que peu d'échantillons analysés sont disponibles. Cela empêche la compréhension des données et réduit de manière considérable la performance des algorithmes de classification. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes innovantes pour réduire la taille initiale des données et pour sélectionner des ensembles de gènes pertinents pour une classification supervisée. Nous proposons tout d'abord une méthode de pré-traitement des données et de réduction de dimension basée sur la logique floue. Le problème de la sélection d'attributs est ensuite traité par deux types d'approche. Dans la première, nous proposons une méthode enveloppe qui grâce à une double exploration génétique sélectionne un ensemble de gènes pertinents pour un classifieur SVM. Dans la deuxième, nous proposons une méthode intégrée où les informations fournies par un classifieur linéaire (ADL) guident le processus de recherche vers un sous-ensemble de petite taille et performant pour la classification. Les différentes expérimentations que nous avons menées montrent de très bonnes performances, surtout pour la méthode intégrée.In molecular biology, technologies for gene expression analyses, as DNA microarrays, give rise to a lot of research. One possible application of such technologies is diagnosis and recognition of different kinds of tumours. One particularity of microarray data is their great number of attributes (genes) whereas very few samples are available. This dimensionality problem makes the data difficult to understand and reduces the efficiency of classification algorithms. This thesis proposes newmethods to reduce the initial dimension of data and to select relevant gene subsets for classification. First, we propose a method for data pre-processing and dimension reduction based on fuzzy logic. Then the problem of gene selection is treated by two kinds of approaches. In the first one, we propose a wrapper method that selects a relevant gene subset for a SVM classifier by a double genetic exploration. In the second approach, we propose an embedded method where LDA classifier provides information about gene relevancy to guide the genetic algorithm. The different experimentations that we have performed give very good results, especially for the embedded method.ANGERS-BU Lettres et Sciences (490072106) / SudocSudocFranceF