Category: Seminars

Séminaires organisés au laboratoire

25/11/2024 – Séminaire de Doulkifli Boukraa – Approche de conception et d’enrichissement de cubes OLAP à partir de sources de données multi-modèles

Laboratoire ERIC, salle K071 à 10h30 Résumé: La prolifération de données et leur production à grande échelle pose de nouveaux défis quant leur analyse  en ligne, à cause notamment de… Read more »

18/11/2024 – Séminaire de Emna Hosni – Stratégies d?allocation Dynamiques des Ressources dans un environnement Big Data

Laboratoire ERIC, salle K071 à 10h30 Résumé : Dans une architecture distribuée, la gestion Big Data nécessite des  stratégies efficaces pour assurer la scalabilité et maintenir la  performance du cluster… Read more »

01/07/2024 – Séminaire de BOUNIA Louenas – Calcul d’explications formelles pour les arbres de décision et les forêts aléatoires

Laboratoire ERIC, salle K071 à 14h00 Résumé : Le besoin et la motivation pour l’intelligence artificielle explicable (XAI) peuvent être résumés en deux objectifs principaux : justification et validation. Les… Read more »

27/05/24 – Séminaire de Hiba Alawieh (ERIC) : Méthodes d’ajustement et de réduction de dimension avec applications

Lundi 27 mai à 10h30 en salle K071 Résumé : Dans  de nombreuses études, la complexité des données, caractérisée par un  grand nombre de variables, rend leur analyse et leur… Read more »

29/04/24 – Séminaire Violaine Antoine, LIMOS – Université Clermont Auvergne – #Clustering evidentiel : intérêt, application et variantes

Pour notre prochain séminaire, nous accueillerons Violaine Antoine, Maître de Conférence HDR, Université Clermont Auvergne – LIMOS.Rendez-vous le 29 avril en salle K071 à 10h30. Ci-après le titre et le… Read more »

11/12/23 – Séminaire Juba Agoun (ERIC) : Enhancing #security for data federation distributed in silos through #Polystore system

Title: Enhancing security for data federation distributed in silos through Polystore system Abstract: Training  the recent machine learning model is often scattered across disparate  collections of datasets, which can be referred… Read more »