Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : MAESTRO

Thème :

Masse de données en Astrophysique

Présentation :

Dans le domaine de l’astronomie, l’évolution rapide des télescopes et autres instruments scientifiques ainsi que le recours intensif à la simulation informatique ont conduit, ces dernières années, à une production massive de données.

Dans le cadre des animations soutenues par le GdR MADICS, l’Action MAESTRO organise un atelier rassemblant des chercheurs, praticiens s’intéressant à la gestion des grandes masses de données en astrophysique. L’objectif de l’atelier est de faire échanger les différents participants sur les problématiques et/ou solutions envisagées afin de traiter efficacement les masses de données en jeu.

Nous sollicitons à cet effet des contributions pour des présentations sur les sujets suivants (liste non exhaustive).
* Retour d’expérience sur traitement de données en astrophysique
* Fouille interactive de grandes masses de données
* Optimisation de requêtes
* Parallélisme et données distribuées
* Analyse statistique et problèmes algorithmiques sous-jacents.
* Ontologies et données en astrophysique
* Intégration de données massives

Du : 2017-06-23

Au : 2017-06-23

Lieu : Ecole de Management Marseille

Montée de l’Université
Rue Joseph Biaggi – CS 70329
13331 Marseille Cedex 3

Site Web : https://maestro-2017.sciencesconf.org/

Programme :

• Introduction :
  • 10:00 MAESTRO (présentation), C. Surace/S. Maabout
  • 10:10 Plateforme Galactica, F. Gaudet
  • 10:30 Evolution of Data Management Systems for Big Data Applications, A. Hameurlain
• Données Astrophysiques :
  • 11:00 SKA, C. Ferrari
  • 11:30 LSST, E. Gangler
• 12:00 Déjeuner
• Machine Learning et Deep Learning
  • 13:30 Exploring the spectroscopic diversity of type Ia supernovae with DRACULA: a machine learning approach, E. Ishida
  • 13:45 Classification of reliability for redshift measurements, S. Jamal
  • 14:00 Clustering pour détection d’amas ouverts avec Gaia, M. Morvan
  • 14:15 Galaxy morphology with CNNs using transfer learning, A. Boucaud
• Organisations :
  • 14:30 BIGSKYEARTH (présentation), E. Gangler/K. Zeitouni
  • 14:50 Cosmostatistics initiative : (https://asaip.psu.edu/organizations/iaa/iaa-working-group-of-cosmostatistics), E. Ishida
• 15:10 Wrap up, sondage, conclusions

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : Atelier MaDICS

Thème : Qualité des masses de données scientifiques

Organisateurs :

• Allel Hadjali (LIAS/ENSMA, Poitiers)
• Laure Berti-Equille (IRD, Montpellier)
• Angela Bonifati (LIRIS/CNRS, Lyon)

Présentation :
L’existence d’anomalies et d’impuretés dans les données, issues d’applications modernes du monde réel, est bien connue de nos jours. L’étude de la qualité des données reste donc un problème majeur car les données “impures ou impropres” peuvent conduire à des décisions incorrectes et à des analyses non fiables. Ce constat est particulièrement vrai dans le contexte des données scientifiques (issues de simulation en physique et en énergie, d’observations par satellites en astronomie et en astrophysique, de cartographie du génome, etc.). L’objectif de l’atelier “Qualité des masses de données scientifiques” est d’être un espace d’échanges entre chercheurs, experts et professionnels autour des nouveaux enjeux et défis liés à la qualité des données scientifiques dans l’ère du Big data.

L’Atelier sera également l’occasion de discuter et de réfléchir à la création d’une Action liée à la “qualité des masses de données” dans le GdR MaDICS.

Du : 2017-06-23

Au : 2017-06-23

Lieu : École de Management de Marseille, Marseille

Site Web : http://www.madics.fr/event/journees-madics-2017-23-juin/

Programme (10h15 – 16H)

• 10h15 – 10h30 : Présentation de l’atelier et de ses objectifs (Allel Hadjali, LIAS/ENSMA, Poitiers)
• 10h30 – 11h00 : Data Quality: where are we on the journey from theory to practice? (Angela Bonifati, LIRIS, Lyon)
• 11h – 11h30 : Tour d’horizon des données scientifiques et des problématiques particulières liées à leur qualité (Laure Berti-Equille, IRD, Montpellier)
• 11h30 – 12h15 : Gestion des annotations sémantiques en santé – Le projet ELISA (Cédric Pruski, ITIS, Luxembourg)
• 14h – 14h45 : Prise en compte des données manquantes dans les modèles de mélanges :
  application aux séries temporelles d’images multispectrales (Serge Iovleff,Université de Lille)
• 14h45 – 15h30 : Qualité dans l’entrepôt de données cliniques de l’HEGP (Bastien Rance, HEGP, Paris)
• 15h30 – 16h : Discussions et clôture de l’atelier

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

Regards croisés sur les data

Présentation :

Les problématiques abordées lors de ces deux journées peuvent concerner les processus (acquisition, structuration, extraction d’information et de connaissances et la visualisation) ou les données elles-mêmes. L’objectif de ces journées est, d’une part, de rassembler l’ensemble des acteurs de la communauté scientifique intéressés par ces nouvelles approches de gestion de données massives ainsi que par les concepts manipulés autour de ces données. D’autre part, l’objectif est d’animer et de dynamiser une communauté scientifique pluridisciplinaire. Pour ce faire, un appel à communications est donc lancé, et des personnes spécialistes de ces questions seront également invitées à présenter leurs travaux.
Pour cette nouvelle édition, un focus est fait sur des approches pluridisciplinaires (Informatique, Sciences de l’Information, Mathématiques, Sciences du langage, Géographie, Biologie, Droit, éthique, Histoire…) du phénomène des data dans leurs différentes acceptions (open data, big data, smart data…) et sur différents terrains (analyse prédictive, veille, politiques publiques, humanités numériques, e-science…).

Du : 2017-06-26

Au : 2017-06-27

Lieu : Université de Lille

Site Web : https://eric.univ-lyon2.fr/~gt-fdc/journees/objectifs/

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : / Innovation

Thème :

Hackathon : Imaginons des services numériques pour l’Agriculture de demain !

Présentation :

Les 1er et 2 Juillet, entreprises, start-ups, chercheurs, professionnels de l’agriculture, développeurs présélectionnés par six pôles de compétitivité agricoles du Club Sully se réuniront avec un objectif : inventer les services numériques de demain. Les enjeux : montrer l’impact positif de données ouvertes pour dynamiser l’innovation et préparer quelques applications qu’un futur portail de données à vocation agricole pourrait héberger.

Nous souhaitons valoriser les compétences techniques sur la gestion des données : mise à disposition d’outils issus de la recherche, coaching des équipes par des chercheurs et coéquipiers chercheurs. Si vous êtes intéressez, n’hésitez pas à nous contacter.

Du : 2017-07-01

Au : 2017-07-02

Lieu : Montpellier

Site Web : http://www.digitag-challenge.fr

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : / Innovation

Thème :

European conference dedicated to the future use of ICT in the agriculture and agri-food sector, bioresource and biomass sector

Présentation :

Montpellier, France, organizes this year the EFITA Congress. EFITA is the European conference dedicated to the future use of ICT in the agri-food sector, bioresource and biomass sector. It was launched and is supported by the European Federation for Information Technology in Agriculture, Food and the Environment (EFITA). EFITA happens every two year, and EFITA 2017 is the 11th edition. 150 participants are expected from around 30 countries.

Many initiatives such as invited workshops and sessions and internal meetings come together within EFITA conference to make Montpellier the place to go in July when it comes to ICT for agri-food, bioresource and biomass sectors. A Hackathon will happen the week-end before and a technical tour will conclude the conference. The schedule is organised to make the conference attractive to research teams and to companies.

Du : 2017-07-02

Au : 2017-07-06

Lieu : Montpellier, France.

Site Web : http://www.efita2017.org

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ImHyp / Formation

Thème :

Imagerie hyperspectrale

Présentation :

Les axes du programme se définissent donc autour de l’architecture présentée ci-dessus en proposant (1) des approfondissements sur certaines étapes comme les corrections radiométriques, les traitements de démélange et de classification.
(2) Les méthodes de fusion avec les données panchromatiques ou des données d’autres sources comme le LIDAR seront aussi présentées.
(3) des questionnements sur les applications et les produits utilisables par les acteurs de terrain. Une étude de cas sera proposée avec la préparation d’un survol et sa réalisation avec un drone, complétées par des relevés terrain (description et signatures spectrales) et la mise en forme de méta-données, puis des traitements et des discussions sur les résultats obtenus. Ceci permettra aux participants et notamment aux jeunes collègues d’envisager le déroulement complet d’une mission.

Du : 2017-08-28

Au : 2017-09-01

Lieu : Lieu: Aspet Le Village-Club “Le Bois Perché” http://www.vpt31.net/nos-etablissements/aspet-le-piemont-pyreneen/
Localisation : proximité de Toulouse
A 500 m d’altitude dans le piémont pyrénéen, au pied du massif du Cagire (2000 m) et à 35 km à peine de l’Espagne, le village-club du Bois Perché offre une vue panoramique sur le charmant village d’Aspet.

Site Web : https://hyep2017.sciencesconf.org/

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ImHyp / Formation

Thème :

Hyperspectral Image Analysis with Applications of UAVs for Precision Agriculture

Présentation :

Lori Mann Bruce, Professeur à la Mississippi State University, Distinguished Lecturer de IEEE GRSS donnera une séminaire le Mardi 29 Aout 2017 à 14h30 à l’Amphi Prunet de l’ENSAT, Toulouse (pour s’y rendre: http://www.ensat.fr/fr/contacts.html).

Elle parlera de “Hyperspectral Image Analysis with Applications of UAVs for Precision Agriculture”. Le résumé de sa présentation est le suivant.

Hyperspectral sensors inherently acquire high dimensional optical data resulting from fine spectral sampling. In recent years, smaller, lighter, and more affordable hyperspectral sensors have been developed, allowing them to be utilized on a variety of platforms, including unmanned aerial vehicles (UAVs or drones). As a result, hyperspectral data are now more often high dimensional not only spectrally, but also spatially and temporally. This seminar will provide a broad overview of techniques commonly employed for analysis of high dimensional data (such as linear transform-based approaches and data partitioning methods) as well as more specialized techniques designed for hyperspectral imagery (spectral band grouping, multi-classifier and decision fusion, and game theory approaches). The seminar will also include examples of applying such methods to hyperspectral imagery for precision agriculture applications, including vegetative species mapping and vegetative stress characterization. Practical details will also be provided regarding the field campaigns and UAV image collection for these studies.

Du : 2017-08-29

Au : 2017-08-29

Lieu : Amphi Prunet de l’ENSAT, Toulouse

Site Web : http://www.grss-ieee.org/wp-content/uploads/2016/10/Lori_Mann_Bruce_5oct16.pdf

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

science des données, apprentissage statistique, optimisation, systèmes et algorithmes distribués, préservation de la vie privée, données massivement distribuées

Présentation :

The workshop will focus on decentralized machine learning and related challenges regarding distributed systems, optimization and privacy. With the advent of personal devices with computation and storage capabilities, it becomes possible to run machine learning on-device to provide personalized services to users without exposing their sensitive data to large data centers. Such decentralized architectures allow individuals to better control their data and to reduce the infrastructure costs and risks for the service provider, which motivates the design of machine learning and optimization algorithms adapted to constraints arising from this new paradigm. Beyond standard parallel computing techniques, it requires efficient solutions to deal with settings involving a very large number of parties, limited control over the network dynamics, heterogeneous local data distributions and/or the absence of a central coordinating entity. Another challenge is to develop decentralized learning protocols which provably preserve privacy for each user and show some robustness against malicious parties.

The workshop will be devoted to the new challenges raised by decentralized machine learning, including:
– How to design efficient optimization algorithms (in terms of convergence rate, number of rounds, bandwidth, energy…) for the decentralized setting?
– How can users collaborate to learn useful models in a fully decentralized network where communication is peer-to-peer only?
– How to address privacy and security issues under various adversary models?

A major objective of the workshop is to initiate new fruitful collaborations between researchers in optimization, machine learning, privacy and distributed systems. Attendees are welcome to bring a poster to present their recent work at the poster session.

Du : 2017-09-11

Au : 2017-09-12

Lieu : INRIA Lille

Site Web : https://team.inria.fr/magnet/workshop-on-decentralized-machine-learning-optimization-and-privacy/

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : MAESTRO /

Thème :

Astrostatistique

Présentation :

L’objectif de l’école est de donner les compétences nécessaires aux participants pour entreprendre par eux-mêmes des analyses de type bayésien qui deviennent de plus en plus répandues en astrophysique (cosmologie, exoplanètes…). Nous insistons également beaucoup sur l’importance d’établir des collaborations entre astrophysiciens et statisticiens pour des développements algorithmiques et méthodologiques souvent requis par la spécificité des données astrophysiques.

Du : 2017-10-09

Au : 2017-10-13

Lieu : L’ESCANDILLE VILLAGE VACANCES – Autrans (Vercors)

Site Web : https://stat4astro2017.sciencesconf.org/

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

Extra Large Databases

Présentation :

XLDB (eXtremely Large DataBases, http://www.xldb.org) s’est affirmée au fil des années comme une conférence mondiale majeure autour des questions liées à la gestion et à l’analyse des très grandes masses de données. Depuis le premier atelier XLDB qui s’est tenu à SLAC en octobre 2007, cet évenement a pris une grande envergure en se transformant en une conférence internationale ouverte. Elle a lieu depuis ses débuts en Californie, soit à SLAC (National Accelerator Laboratory, Stanford), soit à l’Université de Stanford. Elle est complétée par des conférences satellites hors Etats-Unis.

La communauté XLDB, qui comprend aujourd’hui un millier d’universitaires et d’académiques, s’est fixée comme objectifs principaux de :

• Identifier les principaux verrous scientifiques liés à la thématique des très grandes bases de données,
• Identifier les tendances actuelles dans ce domaine,
• Combler le fossé qui sépare les utilisateurs qui tentent de créer et d’utiliser des bases de données et les fournissuers de technlogies permettant la gestion et l’analyse des données à très grande échelle
• Faciliter le développement de technologies pour la gestion des grandes masses de données.

L’originalité de la communauté XLDB est de regrouper à la fois des chercheurs qui s’intéressent à des questions ouvertes dans le domaine des très grandes bases de données et des industriels fournisseurs de technologies dans ce domaine mais également des scientifiques utilisateurs de telles bases de données.

Du : 2017-10-10

Au : 2017-10-12

Lieu : Clermont-Ferrand

Site Web : https://xldb2017.uca.fr

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ImHyp / ACTION IMHYP

Thème :

capteurs hybrides et algorithmes pour des systèmes innovants

Présentation :

La conception de systèmes d’acquisition d’images a connu un renouveau grâce aux approches “co-conçues” pour lesquelles le dispositif d’imagerie, de détection ou de mesure est étroitement associé aux algorithmes employés pour traiter les données.

Dans de nombreux domaines, tels que la photographie numérique, la microscopie, la télédétection, l’astronomie ou l’imagerie radar, de nouveaux dispositifs d’acquisition sont développés pour dépasser les performances des systèmes traditionnels, en termes de “qualité image”, d’encombrement, de poids, de consommation d’énergie ou pour ajouter de nouvelles fonctionnalités aux caméras et instruments d’acquisition d’images et de vidéos. La conception de ces nouveaux instruments repose souvent sur une approche pluridisciplinaire pour modéliser et optimiser simultanément les paramètres de l’instrument et les traitements numériques en tenant compte des contraintes de l’application visée. La conception conjointe conduit à développer de nouveaux instruments dits “non conventionnels” ou “hybrides”, pour lesquels l’instrument et les traitements sont indissociables.

Du : 2017-10-20

Au : 2017-10-20

Lieu : Paris

Site Web : http://gdr-isis.fr/index.php?page=reunion&idreunion=338

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ImHyp / ACTION IMHYP

Thème :

Planetologie, Imagerie hyperspectrale

Présentation :

Le réseau MultiPlanNet qui regroupe des chercheurs issus des communautés de la planétologie, du traitement du signal et de l’image, de la télédétection, de l’imagerie hyperspectrale et des mathématiques appliquées. Sous l’égide scientifique du Programme National de Planétologie, les tutelles du GdR MaDICS (Action ImHyp) et du Chapitre Française de la Société IEEE Geoscience and Remote Sensing (IEEE GRSS) et grâce au soutien financier des sponsors, nous organisons à Grenoble les 20,21 et 22 novembre 2017 un atelier scientifique national intitulé « Traitement de données multimodales pour l’exploration et l’observation des planètes ». Cet atelier est ouvert aux chercheurs, ingénieurs et étudiants des communautés sus-citées. L’objet de cet atelier est de sensibiliser, de former, et d’échanger à propos des recherches pluridisciplinaires qui sont actuellement menées dans le domaine. Deux dates importantes :

– 2/10/17 : date limite d’envoi des résumés

– 2/11/2017 : date limite d’inscription (limitée à 30 personnes maximum).

Pour plus d’information je joins à ce message la plaquette de l’atelier. Nous avons aussi un site web complet à l’adresse : http://ipag.osug.fr/MultiPlanNET/

Du : 2017-11-20

Au : 2017-11-22

Lieu : Grenoble

Site Web : http://ipag.osug.fr/MultiPlanNET/

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

données, interactions, science des réseaux

Présentation :

COMPLEX NETWORKS 2017 sera un temps fort d’échanges entre les principaux acteurs de la recherche industrielle et universitaire. Environ 300 chercheurs du mon- de entier (85% d’étrangers représentant plus de 40 nationalités) sont attendus pour confronter leurs recherches sur la science des réseaux et la sicence des données.

L’originalité de la conférence réside dans le caractère résolument interdisciplinaire des thématiques abordées. En e et, la complexité et la science des réseaux sont des entreprises pluridisciplinaires qui mobilisent des ressources intellectuelles dans pra- tiquement toutes les communautés scienti ques. Dans les deux dernières décenn- ies, nous avons assisté à une augmentation exponentielle du nombre de publications dans ce domaine. Des systèmes biologiques à l’informatique, de l’économie aux rés- eaux sociaux, les réseaux complexes sont de plus omniprésents dans de nombreux domaines de la science. C’est à cette nature interdisciplinaire des réseaux complexes que COMPLEX NETWORKS vise à répondre.

Du : 2017-11-29

Au : 2017-12-01

Lieu : Lyon, France

Site Web : http://www.complexnetworks.org

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

Apprantissage Profond – Télédétection et Sciences de L’environnement

Présentation :

Dans le cadre de recherche de l’applicabilité des techniques de Deep Learning aux données satellitaires multi-temporelles nous organisons une manifestation sur deux journées à Paris les 29 et 30 novembre. http://dl2t.sciencesconf.org

L’objectif de ces journées est de réunir :

• des “spécialistes” du Deep Learning de séries temporelles de données de télédétection mais aussi médicales ou autres
• des “thématiciens” des Sciences de l’Environnement, de l’Observation de la Terre, …
• des “méthodologues” de la télédétection (informaticiens, traiteurs d’images …)

afin de discuter et échanger sur les potentialités mais aussi les limites du Deep Learning pour l’analyse de séries d’images de télédétection. L’idée est de relier des besoins thématiques à des verrous bloquant potentiellement la mise en œuvre des approches d’apprentissage profond pour l’analyse temporelle de séries d’images de télédétection et ainsi de proposer des voies de recherche visant à les faire sauter.

Afin d’offrir un cadre optimal de discussions, ces journées prendront la forme de courtes présentations suivie de tables rondes autour de 4 questions qu’il nous semble important d’aborder :

• Quels sont les changements potentiellement extractibles par des méthodes de ce type ?
• Quelle est la granularité des objets d’intérêts « optimal » (pixels vs objets) ?
• Quels sont les méthodes à adapter ou à développer dans ce cadre ?
• Comment les utilisateurs peuvent-ils s’approprier des résultats sous la forme peu classique pour eux, de réseaux de neurones et pour quels usages potentiels ?

Du : 2017-11-29

Au : 2017-11-30

Lieu : Paris

Site Web : http://dl2t.sciencesconf.org

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : EADM / Innovation

Thème :
Environmental Big Data

Présentation :

This workshop aims to demonstrate the needs and realisation of low latency, long term, big data monitoring of the biodiversity, by leveraging advances in IoT, versatil microcontrollers, and advanced machine learning (e.g. deep learning).

Continuous monitoring of ecosystems can be achieved by recording and analysing their acoustic environment, or soundscape, which is the expression of the habitat quality, richness and biodiversity. Managing big acoustic data streams requires specialized tools to classify the scenes and detect/recognise the different components, e.g. biophony, geophony and anthropophony.

Invited speakers are key scientists and decision-makers in this field. The first day will be devoted to terrestrial applications focusing on individual species, birds, frogs, bees, and on soundscape monitoring. The second day will set the spotlight on aquatic biodiversity assessment in rivers, lakes and oceans.

Du : 2017-11-30

Au : 2017-12-01

Lieu : Université de Toulon, campus centre ville

Site Web : http://sabiod.univ-tln.fr/EADM/EBD/index.html

Registration is required and must be done before November 15th. Registration is free and includes access to the lunch buffet. To register click here!

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ReproVituFlow

Thème :

Reproductibilité; bioinformatique

Présentation :

L’objectif de cette journée est de présenter les activités de l’action ReproVirtuFlow, fondée et soutenue par le GDR MaDICS, qui s’intéresse à la problématique de reproductibilité computationnelle.
La journée comportera une session dédiée à la présentation du premier ReproHackathon (mettre un lien) organisé par notre groupe, ainsi que des sessions décrivant des éléments de solutions et des retours d’expériences autour de la problématique de reproductibilité computationnelle.

Du : 2017-12-12

Au : 2017-12-12

Lieu : Gif sur yvette, France

Site Web : https://ifb-elixirfr.github.io/ReproHackathon/pleniere2017


Inscrivez-vous maintenant !

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : ImHyp /

Thème :

machine learning, data mining on geoscience data

Présentation :

We propose a one-week introduction to data sciences for geosciences. This doctoral course is free and based on courses, practices and a project. The aim of the course is to learn the basics of machine learning and statistical modeling with their implementation for geoscientific problems using dedicated libraries. It is given in English upon request at the beginning of the session.

Du : 2018-01-15

Au : 2018-01-19

Lieu : Grenoble

Site Web : https://dsg2018.wordpress.com/

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : / Formation

Thème :

Machine Learning

Présentation :

Cette journée de clôture du hackaton “Défi Grosses Data 2018” comportera deux temps:
* le matin, 3 exposés scientifiques en lien avec le défi
* l’après-midi, l’annonce des résultats avec remise des prix et présentation par les équipes gagnantes de leurs algorithmes.

La compétition 2017-2018 porte sur une stratégie d’adaptation statistique pour améliorer la prévision de températures à un horizon de 36 heures.

Les services du CNRM (Centre National de Recherches Météorologiques) construisent des grands modèles déterministes de l’atmosphère par résolution des équations de Navier et Stockes sur un maillage: 10km pour ARPEGE, kilométrique pour AROME mais limité à l’Europe. Il apparaît que ces modèles sont généralement biaisés, notamment parce qu’ils ne peuvent prendre en compte des phénomènes à petite échelle. Par exemple, un vent important (e.g. vent d’autan à Toulouse) provoque des turbulences qui, en mélangeant les couches d’air, entraînent une baisse de la température par rapport à celle prévue.

Un modèle statistique intégrant les prévisions du modèle déterministe peut contribuer à réduire significativement ces biais. En revanche, un modèle statistique seul est incapable de prévoir l’arrivée d’une perturbation océanique à partir de données locales. L’adaptation statistique est donc une mise en collaboration “optimale” des deux approches de modélisation, déterministe et statistique.

Du : 2018-01-18

Au : 2018-01-18

Lieu : INSA Toulouse

Site Web : https://defibigdata2018.insa-toulouse.fr/

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

Extraction et Gestion des Connaissances

Présentation :

La conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC) est un événement annuel réunissant des chercheurs et praticiens de disciplines relevant de la science des données et des connaissances. Ces disciplines incluent notamment l’apprentissage automatique, ingénierie et représentation des connaissances, statistique et analyse de données, fouille de données, systèmes d’information, bases de données, le web sémantique et les données ouvertes, etc.

Du : 2018-01-22

Au : 2018-01-26

Lieu : Maison des Sciences de l’Homme Paris Nord

Site Web : https://egc18.sciencesconf.org/

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Thème :

Statistical Advances for Real Data Problems

Présentation :

Cette journée propose une série d’exposés sur des thèmes statistiques varié, comportant tous une partie théorique ainsi qu’une partie assez appliquée. Le but est de faire valoir l’impact des problèmes réels de divers champs d’application sur la recherche en statistique mathématique, les défis qui se posent pour le développement de modèles et méthodes statistiques adaptés à un problème concret, les difficultés du passage de la théorie à la pratique, la robustesse ou l’interprétatibilité des résultats.

Du : 2018-02-08

Au : 2018-02-08

Lieu : Campus de Jussieu, Paris

Site Web : https://tabearebafka.wixsite.com/journee-statistique