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Equipe Statistique Apprentissage Machine.

Responsable scientifique : Anatoli Iouditsky

Assistante de l'équipe : Juana Dos Santos

Présentation

La thématique générale de l'équipe SAM s'inscrit dans le domaine de l'analyse et du traitement des données au sens large : statistique mathématique, apprentissage, classification, traitement du signal et de l'image, mathématiques financières.

Les compétences dévelopées au sein de l'équipe permettent ainsi de s'intéresser à un large éventail d'applications : bioinformatique, biostatistiques, pharmacométrie, environnement, santé, imagerie médicale, analyse et optimisation de circuits électroniques, finance....

Thématiques de recherche

Statistique mathématique : réduction de dimension, sélection de variables, estimation non paramétrique, problèmes de détection de rupture, sélection de modèles, modèles linéaires généralisées, plans d'expériences dans les modèles mixtes, analyse de données fonctionnelles, classification de courbes, systèmes dynamiques et comportement en temps long.

Apprentissage machine : algorithmes d'apprentissage et optimisation à très grande échelle, apprentissage non supervisé ou faiblement supervisé, modèles à sorties structurées et complexes.

Traitement du signal et de l'image : extraction de contenu (reconnaissance de forme, suivi de mouvement), caractérisation de textures, méthodes adaptatives en traitement du signal, ondelettes.

Mathématiques financières : algorithmes parallèles, méthodes de Monte Carlo adaptatives.