Séminaire du CERAMATHS - DMATHS : exposé de Faicel Chamroukhi

Le séminaire hebdomadaire du département de mathématiques accueillera, jeudi 8 décembre, Faicel Chamroukhi (Université de Caen et IRT SystemX), pour l'exposé suivant :

Sur une nouvelle famille de modèles de mélange d'experts pour l'apprentissage à partir de données hétérogènes à l'échelle
On a new family of mixture-of-experts models for learning from heterogeneous data at scale

Résumé : L’apprentissage automatique efficace de connaissances à partir de données massives mobilise fortement les acteurs académiques et industriels, en particulier dans le cadre de la stratégie nationale en intelligence artificielle. Cette question pose des défis fondamentaux relatifs à la conception de modèles adaptés et l’étude de leurs capacités d’approximation et d’inférence, et est au cœur des sciences mathématiques et de leurs interactions notamment avec le domaine du numérique. Elle pose également des défis appliqués quant à la mise en œuvre efficace des algorithmes qui en sont issus et leur appropriation par les industriels. Dans ce séminaire, je présenterai une famille de modèles de mélanges d’experts adaptés à des données qui sont à la fois hétérogènes, de grande dimension et potentiellement disponibles en masse, et les outils d’estimation et de sélection de modèle associés. Je considérerai en particulier la question de la grande dimension, notamment lorsque ces modèles sont construits à partir d’une covariable fonctionnelle pour la prédiction, et ce dans un souci de parcimonie et d’interprétabilité, ainsi que la question du clustering à l’échelle lorsque les données sont distribuées, dans un objectif opérationnel.