Contexte et objectifs

L'apprentissage statistique joue un rôle croissant dans de nombreux domaines scientifiques aussi variés que l'économie, la sociologie, l'imagerie ou la biologie. Les progrès scientifiques réalisés ces dernières années ont permis d'augmenter sensiblement les capacités de mesure et de calcul, et il est à présent difficile pour un opérateur humain de traiter de façon exhaustive ces données dans un temps raisonnable. L'apprentissage statistique se propose alors de prendre le relais sur l'humain en analysant de façon automatique ces données dans le but d'aider les opérateurs à la prise de décision. Par ailleurs, de nombreux domaines d'application posent de nouveaux problèmes théoriques en statistique avec par exemple, la classification de données de très grande dimension ou la classification de données corrélées. Afin de recenser les différents acteurs et utilisateurs, avérés ou potentiels, des techniques d'apprentissage statistique au sein de l'INRIA, nous proposons d'organiser sur deux journées un colloque d'audience multidisciplinaire sur ce thème.

L'objectif est double:
  • Dresser un panorama le plus complet et le plus clair possible de la communauté existante et le cas échéant
  • Identifier les moyens d'actions à mettre en place au sein de l'INRIA pour développer les thèmes d'importance.

Lundi 5 décembre 2011

  • 9:15. Introduction: Monique Thonnat (DSA) et Remi Munos (Sequel, Lille)
  • 1ère demi-journée : Modèles et méthodes 1.
    • 09:30. Michèle Sebag (Tao, Saclay)
      • A tour of Machine Learning [slides.pdf]
    • 10:30. Pause café
    • 11:00. Gilles Stoltz (Classic, Paris)
      • Forecasting of the electricity consumption by sequential and robust aggregation of predictors (Prévision de consommation électrique par agrégation séquentielle robuste de prédicteurs fondamentaux) [slides.pdf]
    • 12:00. Déjeuner-buffet à l'IHP
  • 2ème demi-journée : Modèles et méthodes 2.
    • 13:15. Presentations Flash
      • Sergei Grudinin (Nano-D, Grenoble): Quadratic Optimization to Predict Protein-Protein Interactions; Michal Valko (Sequel, Lille): Online semi-supervised learning; ( Alexandre Gramfort (Parietal, Saclay): Scikit-learn: Machine Learning in Python; Nicolas Le Roux (Sierra, Paris); Christine Bakhous (Mistis, Grenoble): Adaptive experimental condition selection in event-related fMRI; Francois Caron (Alea, Bordeaux): Bayesian nonparametrics methods [slides.pdf]
    • 13:30. Pierre Del Moral (Alea, Bordeaux)
      • Stochastic particle methods in Bayesian statistical learning [slides.pdf]
    • 14:30. pause café
    • 15:00. Francis Bach (Sierra, Paris)
      • Structured sparsity and convex optimization [slides.pdf]
    • 16:00. Mohammad Ghavamzadeh (Sequel, Lille)
      • Finite-Sample Analysis in Reinforcement Learning [slides.pdf]
    • 17:00.Guillaume Charpiat (Pulsar, Sophia)
      • Estimating metrics suitable to an empirical manifold of shapes, using transport against the curse of dimensionality [slides1][slides2]

Mardi 6 décembre 2011

  • 3ème demi-journée : Données complexes et grande dimension.
    • 09:00. Gilles Celeux (Select, Saclay)
      • The impact of high dimension on clustering (Comment se posent les problèmes de haute dimension en classification non supervisée) [slides.pdf]
    • 10:00. pause café
    • 10:30. Stéphane Girard (Mistis, Grenoble)
      • Some improvements of the SIR method for the estimation of Mars physical properties from hyperspectral images [slides.pdf]
    • 11:30. Rémi Gribonval (Metiss, Rennes)
      • Sparsity and Co.: Analysis vs Synthesis in Low-Dimensional Signal [slides.pdf]
    • 12:30. Déjeuner-buffet à l'IHP
  • 4ème demi-journée : Apprentissage et interactions.
    • 13:30. Bertrand Thirion (Parietal, Saclay)
      • Decoding the informative content of brain activation maps: state of the art, challenges and future directions. [slides.pdf]
    • 14:30. Pause café
    • 15:00.Pierre-Yves Oudeyer (Flowers, Bordeaux)
      • Developmental approaches to sensorimotor and linguistic learning in robotics (Approches développementales de l'apprentissage sensori-moteur et linguistique en robotique) [slides.pdf]
    • 16:00.Zaid Harchaoui (Lear, Grenoble)
      • Large-scale classification with sparse matrix regularization [slides.pdf]
    • 17:00. Discussion générale sur le thème: Bernard Espiau (DSA) et Florence Forbes (Mistis, Grenoble)

Lieu

Le colloque aura lieu à l'Institut Henri Poincare (IHP) à Paris, Amphi Darboux: Plan et informations.