30 Mars - 5 Avril


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Mardi 31 Mars
Heure: 14:00 - 17:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: TASEP
Description: Erik Aas
Jeudi 2 Avril
Heure: 12:15 - 13:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Extraction non supervisée de classes évolutives à partir de données temporelles
Description: Allou Samé La classification de données évoluant au cours du temps constitue une problématique centrale dans de nombreuses applications. Dans ce cadre, les paramètres des classes doivent pouvoir s’adapter à l’évolution potentiellement non stationnaire des données. Cet exposé montrera comment les mélanges de lois peuvent être exploités, conjointement avec les modèles à espace d’état (filtre de Kalman), pour atteindre cet objectif. Partant de ce formalisme, un algorithme EM variationnel et sa version online seront détaillés. Ceux-ci seront illustrés sur des données simulées et des données réelles dans le cadre d’un problème de diagnostic dans le secteur ferroviaire.