31/03/25 – Séminaire de Khalid Benabdeslem, MCF-HDR, LIRIS-Lyon 1 : Apprentissage à partir d?une cible manquante: de la classification à la réduction de dimensions. 

Laboratoire ERIC à 10h30 en salle K071 : le séminaire se tiendra en ligne sur Microsoft Teams

Résumé de la présentation

L?ensemble des activités de recherche décrites dans ce séminaire s?inscrit dans le cadre de l?apprentissage semi-supervisé, au sens large, pour l?extraction de connaissances à partir de données multidimensionnelles. Dans cette thématique, on s?intéresse à l?analyse de données partiellement étiquetées qui peut être abordée selon deux grandes familles d?approches. La première est basée sur la propagation de la « supervision », en vue de l?apprentissage supervisé. La seconde est fondée sur la transformation des données étiquetées en contraintes pour leur intégration dans un processus non-supervisé. Les travaux abordés s?inscrivent dans la deuxième famille d?approches avec une difficulté particulière. Il s?agit d?apprendre à partir de données dont la partie étiquetée est relativement réduite par rapport à la partie non-étiquetée. Pour ce faire, on s?intéresse particulièrement aux modèles topologiques, à l?analyse spectrale de graphes et à l?optimisation convexe et non convexe de la préservation de la similiarité. S?appuyant sur ces modèles, on vise à répondre à plusieurs questions qui sont souvent posées dans les communautés d?apprentissage automatique et de fouille de données, et qui demeurent toujours d?actualité. Les réponses à ces questions se traduisent par quelques contributions qui constituent le c?ur de ce séminaire : (1) classification topologique sous contraintes, (2) sélection de variables en mode semi-supervisé et (3) co-sélection de variables/instances en mode simultané. La présentation sera clôturée par un focus sur de multiples autres travaux sur 
l?apprentissage automatique.