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Séminaire d’Aurélien Bellet

Séminaire d’équipe: Mercredi 12 Novembre 2O14, à 15h30 (salle à préciser)

Orateur :  Aurélien Bellet, post-doctorant de l’équipe

Titre : Apprentissage de métriques et incidemment, optimisation distribuée.

Résumé : Pendant ce séminaire, Aurélien Bellet présentera un résumé de ses recherches, en se focalisant sur la question de l’apprentissage de métriques, qui vise à estimer automatiquement, à partir de données, une fonction de distance/similarité entre paires d’objets. Il présentera tout d’abord des méthodes d’apprentissage de similarités qui jouissent de garanties en généralisation et qui peuvent être appliquées aussi bien à des vecteurs numériques qu’à des objets structurés (chaînes, arbres).
Il exposera ensuite ses travaux récents sur le passage à l’échelle de l’apprentissage de métriques pour des données en grandes dimensions. Enfin, en s’appuyant sur l’algorithme de Frank-Wolfe, il parlera aussi d’optimisation distribuée pour les problèmes sous contraintes de parcimonie

 

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