L’EPAT 2010 fait suite à l’EPIT 2008 dédiée à l’apprentissage automatique. Elle aura lieu du 02 au 07 mai 2010 en baie de Somme dans les locaux de l’hôtel du Cap Hornu.

L’apprentissage automatique vise à concevoir des machines dotées de capacités d’apprentissage. Les contours de ce thème de recherche sont maintenant bien établis, grâce aux travaux formalisant les objectifs de l’apprentissage et leur réalisation, qualifiée et quantifiée par l’apprenabilité. La mise en œuvre des procédures d’apprentissage a considérablement mûri dans les deux dernières décennies, avec des avancées majeures, comme les méthodes à noyau ou le boosting. Les aspects algorithmiques (convexité des problèmes d’optimisation, additivité, parcimonie des solutions), pratiques (traitement unifié de données vectorielles ou structurées comme les séquences, apprentissage en temps limité) et théoriques (consistance et garanties de généralisation à échantillon fini d’apprentissage, apprentissage fort par agrégation d’apprentis faibles) sont désormais intimement liés.

L’apprentissage automatique est multi-disciplinaire, que ce soit par ses fondements théoriques ou ses applications. Les concepts sont ceux de l’informatique, des probabilités et des statistiques, ou du traitement du signal. Les champs d’applications recouvrent potentiellement l’ensemble des problèmes nécessitant des méthodes automatiques de traitement de données. L’exemple auquel nous attacherons un intérêt particulier cette année est la bio-informatique, qui utilise les techniques d’apprentissage pour de nombreux problèmes comme la découverte de réseaux de régulation, la prédiction de la structure de protéines, ou l’évaluation de la toxicité de composés chimiques.

Nous souhaitons ouvrir largement notre école aux communautés des statistiques, du traitement du signal, et des disciplines connexes, de façon à favoriser les collaborations inter-disciplinaires. Pour cette édition, une journée de l’école sera consacrée à l’analyse de données, et une autre aux applications à la bio-informatique.

Cette école de printemps a pour objectif de présenter à ses participants quelques problématiques importantes de l’apprentissage statistique, des bases aux avancées théoriques les plus récentes. Les cours seront assurés par les meilleurs chercheurs français du domaine. Chaque journée sera consacrée à la présentation graduelle d’un thème particulier :

• une première demi-journée sera consacrée à l’introduction des fondamentaux du thème ;
• la seconde demi-journée sera dédiée aux résultats les plus pointus, mettant en perspective des problèmes encore ouverts.

L’école s’adresse à des doctorants du domaine ainsi qu’à des chercheurs confirmés désirant élargir leur cours ou leur champ de recherche vers de nouvelles thématiques, ou encore à des chercheurs de disciplines connexes (statistiques, traitement du signal, bio-informatique,…).

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