30 Septembre - 6 Octobre


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Lundi 30 Septembre
Heure: 12:30 - 13:30
Lieu: Salle C316
Résumé: Détection de la radicalisation sur les réseaux sociaux
Description: Frédérique Segond Dans ce séminaire je présenterai le travail effectué dans le cadre du projet européen Saffron pour détecter la radicalisation sur les réseaux sociaux. Après avoir présenté la problématique et l’approche multidisciplinaire adoptée, je me focaliserai sur la description des modules d’analyse sémantique, en particulier sur le module d’extraction d’événements. J’illustrerai mon propos avec les difficultés rencontrées et parlerai de la difficulté d’évaluer un tel travail. Je conclurai en présentant les perspectives actuelles de ce travail par rapport à des projets en cours et à la plateforme MediaCentric développée chez Bertin IT.
Jeudi 3 Octobre
Heure: 12:15 - 13:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Optimal Transport for Machine Learning
Description: Bernard Kamsu-Foguem Optimal transport defines a set of geometric tools with interesting properties (comparison and morphology of probability measurements) that make it particularly suitable for solving large scale artificial learning problems.
Since probability distributions are omnipresent in Machine Learning (ML), whether theoretical or empirical, optimal transport can be useful in order to measure their separation or, even better, to be able to transform them at a lower cost.
We will investigate techniques based on optimal transport in certain practical and theoretical contexts (text classification, multi-label classification and domain adaptation), to contribute to solving the associated Machine Learning (ML) problems.