Apprentissage statistique et analyse de données massives
Coordinateur
Nicolas Vayatis
Responsables scientifiques
Laurent Oudre
Mathilde Mougeot
Chiffres clés
Nombre de post-doctorants :
Nombre de doctorants :
Nombre de stagiaires :
Nombre de thèses soutenues :
Présentation de la thématique
L'expertise des chercheurs du centre Borelli dans les algorithmes d'apprentissage automatique et la modélisation de données complexes offre de solides perspectives dans les projets universitaires et industriels où des décisions doivent être prises sur la base de données.
Partant du double constat que l’expert du phénomène ne peut se dispenser d’un support statistique pour analyser pleinement un phénomène et que la connaissance de la « physique » du phénomène n’est pas remplaçable, les méthodes d’apprentissage statistique sont limitée sans la contribution de l’expert métier.
Ainsi, les chercheurs du Centre Borelli sont généralement immergés dans des équipes interdisciplinaires, en entreprise ou en laboratoire, et développent des algorithmes en bonne intelligence avec les utilisateurs finaux.
Thèmes abordés
- Scoring, ranking, théorie et algorithmes
- Inférence et prédiction pour de très grands graphes
- Plans d’expériences séquentiels et apprentissage actif
- Méthodes de machine learning pour des séries temporelles multivariées
Faits marquants
- Création de la Chaire IDAML
Applications
- Reconnaissance de formes
- E-marketing,
- Energie,
- Finance et économie
- Santé et domaine biomédical
- Réseaux de capteurs