{"id":159,"date":"2018-07-04T01:42:40","date_gmt":"2018-07-03T23:42:40","guid":{"rendered":"https:\/\/pageperso.lis-lab.fr\/thierry.artieres\/?p=159"},"modified":"2018-07-04T01:43:34","modified_gmt":"2018-07-03T23:43:34","slug":"159","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pageperso.lis-lab.fr\/thierry.artieres\/?p=159","title":{"rendered":"Quelques sujets 2018"},"content":{"rendered":"<p>Des sujets de stages sont disponibles sur les th\u00e9matiques suivantes. Les sujets sont modulables<br \/>\n** en stage long de M2 Recherche<br \/>\n** en stage long de fin d\u2019\u00e9tudes ing\u00e9nieur (Ecole Centrale 3\u00e8me ann\u00e9e)<br \/>\n** en stage court d&rsquo;\u00e9tudiants ing\u00e9nieurs (Ecole Centrale Centrale 2\u00e8me ann\u00e9e)<\/p>\n<ul>\n<li>Interpr\u00e9tation dans les r\u00e9seaux de neurones. L\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 des mod\u00e8les d\u2019apprentissage et des r\u00e9seaux ce neurones en particulier est un verrou technologique qui limite leur utilisation, malgr\u00e9 leurs bonnes performances, dans des domaines li\u00e9s \u00e0 la sant\u00e9, la s\u00e9curit\u00e9 etc.<\/li>\n<li>Few shot learning: Le few shot learning d\u00e9signe la situation dans laquelle on dispose de tr\u00e8s peu d\u2019exemples d\u2019apprentissage pour apprendre une nouvelle classe. Voir par exemple https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.08334 pour le few shot learning et pour le zero shot learning (https:\/\/www.elen.ucl.ac.be\/Proceedings\/esann\/esannpdf\/es2015-115.pdf) lorsque l\u2019on ne dispose d\u2019aucun exemple d\u2019apprentissage!<\/li>\n<li>Pr\u00e9diction dans des s\u00e9ries massives. La pr\u00e9diction de s\u00e9ries temporelles est un probl\u00e8me tr\u00e8s \u00e9tudi\u00e9 depuis longtemps. Il se pose r\u00e9cemment dans des termes nouveaux en termes d\u2019\u00e9chelle, avec des donn\u00e9es massives de s\u00e9ries temporelles. Voir par exemple le challenge Kaggle https:\/\/www.kaggle.com\/c\/web-traffic-time-series-forecasting. Ce probl\u00e8me se rapproche de celui de l\u2019extreme classification qui d\u00e9signe la classification tr\u00e8s grand nombre de classes (voir par exemple http:\/\/papers.nips.cc\/paper\/5083-robust-bloom-filters-for-large-multilabel-classification-tasks et https:\/\/arxiv.org\/abs\/1503.08581)<\/li>\n<li>Adversarial learning. L\u2019adversarial est une strat\u00e9gie r\u00e9cente d\u2019apprentissage permettant de mettre au point des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs performants pour des donn\u00e9es complexes. Il permet d\u2019apprendre des mod\u00e8les qui g\u00e9n\u00e9rent des images r\u00e9alistes, transforment une photo en une peinture dans le style de tel ou tel artiste, etc. Voir par exemple https:\/\/arxiv.org\/abs\/1711.00305 et http:\/\/www.iva2017.org\/papers\/104980470.pdf<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Des sujets de stages sont disponibles sur les th\u00e9matiques suivantes. Les sujets sont modulables ** en stage long de M2 Recherche ** en stage long de fin d\u2019\u00e9tudes ing\u00e9nieur (Ecole Centrale 3\u00e8me ann\u00e9e) ** en stage court d&rsquo;\u00e9tudiants ing\u00e9nieurs (Ecole Centrale Centrale 2\u00e8me ann\u00e9e) Interpr\u00e9tation dans les r\u00e9seaux de neurones. 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