PASCAL - Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning

10e Conférence d'Apprentissage
Florence d'Alché-Buc, ed. (2008) Cépaduès-editions , France . ISBN 978 2 85428 842 1

Abstract

Ce volume rassemble les actes de la 10ème Conférence d’Apprentissage (CAp 2008) qui s’est tenue en France sur l’Ile de Porquerolles du 29 au 31 Mai 2008. L'Apprentissage Automatique, à la croisée de plusieurs disciplines, offre un cadre théorique et méthodologique pour l'inférence à partir de données. Depuis les années 80 où cette spécialité a été identifiée comme un domaine de recherche à part entière, différentes approches ont successivement ou parallèlement permis d'enrichir le bagage du chercheur en Apprentissage Automatique : les réseaux de neurones formels, les outils de la physique statistique, la programmation logique inductive, la théorie PAC de Valiant, la théorie statistique de l'apprentissage de Vapnik, les modèles graphiques, l'inférence grammaticale, les méthodes à noyaux, les méthodes d'ensemble, les méthodes spectrales... Aujourd’hui, riche de ce bagage, le chercheur en apprentissage automatique travaille aussi bien dans un laboratoire d'informatique, de statistiques, de traitement du signal ou de physique statistique. La diversité de ces ancrages contribue très certainement au succès de cette discipline caractérisée par : - la recherche de fondements mathématiques solides pour étayer les méthodes développées - une grande créativité dans la conception de méthodes algorithmiques - une attention aux mécanismes naturels d'apprentissage et de généralisation - de très nombreux domaines d'applications comme en témoigne l'essor exponentiel de l'apprentissage par exemple, dans la recherche d'information dans les documents ou encore dans la bioinformatique. La conférence d'Apprentissage (CAp) est le rendez-vous annuel des chercheurs de la communauté francophone du domaine. Cette conférence permet aux chercheurs francophones de présenter leurs travaux et d'échanger leurs idées ; elle donne aussi aux doctorants l'occasion d'appréhender un large panorama sur leur domaine de recherche et de bénéficier d'un premier contact à la fois rigoureux et bienveillant avec l'ensemble des activités liées à la communication scientifique : rédaction d'un article, recueil et prise en compte d'avis extérieurs, présentation orale, etc.

EPrint Type:Book
Additional Information:Proceedings of the french speaking conference on machine learning
Project Keyword:Project Keyword UNSPECIFIED
Subjects:Learning/Statistics & Optimisation
Theory & Algorithms
ID Code:4934
Deposited By:Florence d'Alché-Buc
Deposited On:24 March 2009