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Méthodes parcimonieuses (Sparse) et réduction de dimension

Ghislain Durif, ingénieur de recherche au sein du laboratoire IMAG de l'université de Montpellier, nous propose une conférence sur les méthodes Sparse, l'un des domaines très dynamiques des mathématiques appliquées. L'exploration et la représentation des données est une question centrale dans l'époque actuelle des données massives (multitudes d'observations) et de la grande dimension (multitudes de variables enregistrées). Les statistiques et le "machine learning" proposent maintenant un vaste choix de méthodes pour résoudre des problèmes supervisés ou non, malgré la dimension et la complexité des données. En particulier, nous discuterons des approches "sparses" dans le contexte de la réductions de dimension, avec une attention particulière pour les méthodes de sélection de variables et de projection sur des espaces latents (de faible dimension). À travers des exemples d'analyse de données de génomique, on s'attardera sur des méthodes "sparses" de visualisation ou de regression/classification pour des données en grande dimension.

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