Le 25 septembre 2020, Workshop virtuel

Ce workshop parrainé par la Société Francophone de Classification (SFC) constitue une journée d’échanges autour des méthodes récentes d’analyse de données structurées, munies de contraintes spatiales ou temporelles. Outre les domaines d'application qui génèrent classiquement de telles données, comme par exemple l'archéologie, les développements récents de nouvelles technologies dans de nombreux autres domaines (web, biologie, médecine, transport, ville, industrie) offrent des capacités accrues en matière de collecte de ces données. Les données massives et structurées collectées (données GSM, Bluetooth, Wifi, trajectoires de mobiles, données textuelles, comptage électricité/eau/gaz) peuvent bénéficier de l’apport de méthodes avancées d’apprentissage automatique, offrant des outils d’aide à la prise de décision.

La mise en place de méthodes efficaces d’analyse dans les contextes mentionnés ci-dessus fait face à de nombreux défis liés à l’hétérogénéité, l’incomplétude, l’aspect temporel voire spatial, ainsi qu’à la dimensionnalité élevée des données. Le workshop abordera ainsi les sujets suivants, qui seront souvent liés à des domaines d'application spécifiques :

  • Clustering et réduction de la dimensionnalité
  • Apprentissage semi supervisé voire supervisé
  • Classification de séries temporelles et de trajectoires
  • Classification de tableaux multivariés
  • Modélisation et prévision de séries temporelles

Le workshop se tiendra par visioconférence. Les inscriptions sont gratuites mais obligatoires.

 

Comité d’organisation

Ndeye Niang Keita (CNAM, Paris)

Allou Samé (Université Gustave Eiffel, IFSTTAR)

Véronique Cariou (Oniris, Nantes)

Pascal Préa (Ecole centrale de Marseille)

Mohamed Nadif (Université de Paris)

 

 

 

 

 

 

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