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Jeudi 17 Décembre
| Heure: |
12:15 - 13:30 |
| Lieu: |
Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse |
| Résumé: |
Clustering collaboratif guidé par la diversité |
| Description: |
Jérémie Sublime Le clustering collaboratif est un domaine émergeant dont le but est de permettre à plusieurs algorithmes d'échanger leurs informations afin d'améliorer leurs performances sur les données respectives auxquelles ils ont accès. La collaboration se déroule généralement en deux étapes, avec les algorithmes travaillant dans un premier temps sur leurs données de façons individuelles, puis échangeant leurs informations dans un second temps.
Ce type d'apprentissage possède de nombreuses applications : clustering multi-vue, clustering multi-échelle, multi-expert, ou multi-distribué, ou encore le transfert de connaissances.
La méthode proposée ici permet de résoudre un des problèmes majeurs du clustering collaboratif, à savoir l'échange d'informations entre algorithmes de clustering très différents et qui n'ont pas initialement été pensés pour cet objectif. Notre méthode permet ainsi à des algorithmes de différentes familles de travailler ensemble, et donne également la possibilité de pondérer l'influence de certains d'entre eux avec des critères tels que la qualité ou la diversité de leurs solutions. |
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