Descriptif

Beaucoup d'applications modernes (données web, génomique, finance, e-marketing, etc.) requièrent de manipuler et traiter des données de très grande dimension. La discipline qui développe et étudie des méthodes concrètes pour modéliser ce type de données s'appelle l'apprentissage statistique (statistical machine learning). Il s'agit, in fine, de produire des outils de prédiction et d'aide à la décision dédiés à une application spécifique. L'apparition d'algorithmes très performants pour la classification de données en grande dimension, tels que le boosting ou les Support Vector Machines dans le milieu des années 90, a progressivement transformé le champ occupé jusqu'alors par la statistique traditionnelle qui s'appuyait en grande partie sur le prétraitement réalisé par l'opérateur humain. En s'appuyant sur la théorie popularisée par Vapnik (The Nature of Statistical Learning, 1995), un nouveau courant de recherche est né: il se situe à l'interface entre les communautés mathématique et informatique et mobilise un nombre croissant de jeunes chercheurs tournés vers les applications liées à l'analyse de données massives. Dans ce module, on présentera le domaine, ses fondements, les problèmes qu'il permet d'aborder (problèmes supervisés et non supervisés), et les méthodes les plus récentes qui sont actuellement étudiées (SVM, Boosting, Lasso, etc.). L'intérêt de ces concepts et techniques sera illustré au travers d'applications concrètes et variées (données textuelles, images, signaux audio, données génomiques, problèmes industriels, etc.)