SÉminaire en SCIENCES DES DONNÉES - Réduction de dimension : quelques approches récentes en statistique et en apprentissage

 📊 Qu'ont en commun la réduction de dimension, les statistiques et le machine learning ?

Ce sont des sujets qui seront traités par Julien Chiquet, chercheur senior en #statisticallearning , chef de l'UMR MIA Université Paris-Saclay AgroParisTech INRAE.

Le séminaire inter-établissement sciences des données en collaboration avec le cluster #DELPHI Isite NExT Nantes Université vous invite à assister à la conférence et discussion :

🎤 "Réduction de dimension : quelques approches récentes en statistique et en apprentissage"
📆 Jeudi 25 Mai 2023 de 14h00 à 16h30
📍 Amphi du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N) (bâtiment 34), Faculté des sciences et des techniques - Nantes Université ( Campus Lombarderie/Michelet), Nantes
✏ Ouvert à tous sur inscription obligatoire : https://lnkd.in/e9P2Rixa

La #réductiondedimension en #statistique est une technique permettant de réduire la complexité des données en projetant celles-ci dans un espace de dimension inférieure tout en conservant le maximum d'information possible.

Cela facilite l'analyse des données et peut contribuer à résoudre des problèmes tels que la #classification, la #segmentation et la #visualisation de données.

La réduction de dimension est largement utilisée dans de nombreux domaines tels que la biologie, l'imagerie médicale, l'analyse de texte et la vision par ordinateur.

Comité d'organisation : L. BELLANGER (ALEA, LMJL UMR CNRS 6629), V. CARIOU (StatSC, ONIRIS),

E. DANTAN (SPHERE INSERM UMR 1246), P.-A. GOURRAUD (ITUN - CRTI - UMR INSERM 1064 - CHU), P. KUNTZ (DUKe, LS2N).

On vous attend ! 

https://www.math.sciences.univ-nantes.fr/~bellanger/SeminaireDataScience.html