Organisé par :
Chaire de Statistique Appliquée du CNAM.
Conférenciers invités :
Professeur du Département de Statistique à Stanford
University et Leader du Computation Research Group du Stanford Linear Accelerator
Center [biographie]
Professeur de Statistique dans le Département Mathématiques
de l'Imperial College [biographie]
Directeur du Max Planck Institute Biological Cybernetics, Membre
du Comité Scientifique de KXEN [biographie]
Senior Researcher Scientist [biographie]
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Comité scientifique :
- G. D'Aubigny (Grenoble)
- M. Bera (KXEN)
- P. Bertail (CREST-ENSAE)
- P. Deheuvels (Académie des Sciences)
- G. Hébrail (EDF DER)
- G. Saporta (CNAM)
- A.J. Valleron (INSERM)
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Objectifs :
- La théorie statistique de l'apprentissage renouvelle la vision des
problèmes de prévision, que ce soit d'une réponse qualitative
ou quantitative. Elle est paradoxalement mieux connue dans la communauté
informatique (intelligence artificielle, réseaux neuronaux, «machine
learning») que parmi les statisticiens et trouve des applications et
réalisations significatives en reconnaissance des formes et informatique
décisionnelle.
- Certains développements sont très proches de travaux anciens
d'analyse des données mais avec de nouveaux algorithmes plus efficaces
en termes de complexité permettant de traiter de très grandes
bases de données et des problèmes non linéaires.
- Le but de ce Colloque est de présenter l'état de l'art en
théorie statistique de l'apprentissage ainsi que les perspectives de
développement, autour de quatre spécialistes de renommée
internationale, auteurs d'ouvrages fondamentaux sur le sujet.
- Ce séminaire s'adresse aux chercheurs et praticiens en statistique
et en informatique.
- Afin de favoriser la communication avec les conférenciers invités,
la langue de travail sera l'anglais tant pour les exposés que pour
les contributions écrites.
- Des propositions de communications de 30 minutes (discussion comprise)
portant sur différents aspects de l'apprentissage statistique (SVM,
régularisation, validation, choix de modèles, VC-dimension, extensions
dans des espaces à noyaux reproduisants, algorithmes etc.) peuvent
être soumises au comité scientifique avant le 10 octobre 2002
(saporta@cnam.fr).
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Publication :
Une sélection des communications sera publiée dans
un numéro spécial de Applied Stochastic Models in Business and Industry,
ou du Journal de la Société Française de Statistique. Les papiers
de 10 à 12 pages feront l'objet d'un processus habituel de lecture par
des referees.
Comité local d'organisation :
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Plan d'accès CNAM Paris
CNAM
Amphithéâtre C - Abbé Grégoire
292 rue Saint Martin
75003 Paris
Métro : Réaumur Sébastopol ou Strasbourg Saint Denis
http://www.cnam.fr/home/Infos_pratiques/plan.html
L'accueil le 14 novembre commencera à 8h30.
Frais d'inscription non soumis à TVA:
€ 125 pour les universitaires, comprenant pauses-café
et déjeuners buffet
€ 250 pour les entreprises, comprenant pauses-café et déjeuners
buffet
€ 25 pour les étudiants (sans déjeuner)
Les frais d’inscription peuvent rentrer dans le cadre de la formation continue.
Une convention de formation sera établie sur demande par le CNAM.
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