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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 sadapter à lévolution potentiellement non stationnaire des données. Cet exposé montrera comment les mélanges de lois peuvent être exploités, conjointement avec les modèles à espace détat (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 dun problème de diagnostic dans le secteur ferroviaire. |
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