Les compétences de l’équipe S2A s’organisent autour de quatre expertises stratégiques, relevant de l’analyse des données :
- Apprentissage Statistique
- Probabilités et statistique
- Traitement du Signal et Analyse de Données Audio
- Analyse automatique des données sociales.
Quatre expertises stratégiques :
Apprentissage Statistique
Apprentissage Statistique domaine à l’interface des mathématiques et de l’informatique,
visant à développer concepts et algorithmes pour l’analyse automatique des données massives,
à des fins prédictives le plus souvent.
visant à développer concepts et algorithmes pour l’analyse automatique des données massives,
à des fins prédictives le plus souvent.
Probabilités et statistiques
Probabilités et statistique domaine rassemblant les techniques
d’estimation et de quantification de l’incertitude fondée sur la modélisation probabiliste et l’inférence statistique.
d’estimation et de quantification de l’incertitude fondée sur la modélisation probabiliste et l’inférence statistique.
Traitement du signal et analyse de données audio
Traitement du Signal et Analyse de Données Audio domaine relatif aux méthodes de
décomposition de données, d’apprentissage de représentations et de modélisation paramétrique
dédiées aux signaux et aux données audio pour des applications variées telles que
la séparation de sources, l’extraction d’information musicale ou MIR, l’analyse de scènes
sonores, l’acoustique musicale, l’analyse de signaux physiologiques, notamment électroencéphalographiques
(EEG) et la transformation de signaux audio.
décomposition de données, d’apprentissage de représentations et de modélisation paramétrique
dédiées aux signaux et aux données audio pour des applications variées telles que
la séparation de sources, l’extraction d’information musicale ou MIR, l’analyse de scènes
sonores, l’acoustique musicale, l’analyse de signaux physiologiques, notamment électroencéphalographiques
(EEG) et la transformation de signaux audio.
Analyse automatique des données sociales
Analyse automatique des données sociales domaine consacré aux modèles computationnels
pour l’analyse des interactions sociales que ce soit pour l’analyse du web, l’analyse
d’opinions ou la robotique sociale.
pour l’analyse des interactions sociales que ce soit pour l’analyse du web, l’analyse
d’opinions ou la robotique sociale.
Membres de l’équipe
- Stephan Clémençon, Professeur, Responsable de l’équipe
- Roland Badeau, Maître de Conférences
- Pascal Bianchi, Professeur
- Florence d’Alché-Buc, Professeur
- Chloé Clavel, Maître de Conférences
- Bertrand David, Professeur
- Slim Essid, Professeur
- Olivier Fercoq, Maître de Conférences
- Robert Gower, Maître de Conférences
- Yves Grenier, Professeur
- Ons Jelassi, Chargée d’Enseignement et de Recherche
- Laurence Likforman, Maître de Conférences
- Pavlo Mozharovskyi, Maître de Conférences
- Geoffroy Peeters, Professeur
- François Portier, Maître de Conférences
- Gaël Richard, Professeur
- François Roueff, Professeur
- Anne Sabourin, Maître de Conférences
- Joseph Salmon, Maître de Conférences
- Umut Simsekli, Maître de Conférences
- Giovanna Varni, Maître de Conférences
Mots-clés
Statistique
Modélisation Probabiliste
Machine-Learning
Science des Données
Traitement du signal des données audio et des données sociales
Les publications de l’équipe
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