Re: Soutenance de thèse Antoine Bordes

Désolé pour ce ce nouveau mail mais ma soutenance de thèse est à présent prévue à 15h (et non 14h comme initialement). Le lieu (LIP6) et le jour (mardi 9 février) restent inchangés.

Cordialement,

Antoine Bordes
  On Mon, 01 Feb 2010 15:59:47 +0100, bordes  wrote: > Bonjour,  >  > J'ai le plaisir de vous convier à la soutenance de ma thèse > intitulée:  >  > New Algorithms for Large-Scale Support Vector > Machines >  > _Nouveaux Algorithmes pour l'Apprentissage de Machines à Vecteurs > Supports sur de Grandes Masses de Données_ >  > La soutenance aura lieu LE > MARDI 9 FVRIER  14H00 DANS LA SALLE 549 DU LABORATOIRE D'INFORMATIQUE DE > PARIS 6. Vous êtes aussi cordialement invités au pot de thèse qui suivra > (même endroit, presque même heure).  >  > RSUM:   >  > Il existe un besoin certain > dans la communauté de l'apprentissage statistique pour des méthodes > capables d'être entraînées sur des ensembles d'apprentissage de grande > échelle, et pouvant ainsi gérer les quantités colossales d'informations > générées quotidiennement. Dans cette thèse, nous proposons des solutions > pour réduire le temps d'entraînement et les besoins en mémoire > d'algorithmes d'apprentissage sans pour autant dégrader leur précision. > Nous nous intéressons en particulier aux Machines à Vecteurs Supports > (SVMs), des méthodes populaires utilisées en général pour des tâches de > classification automatique mais qui peuvent être adaptées à d'autres > applications. Nous étudions tout d'abord le processus d'apprentissage par > descente de gradient stochastique pour les SVMs linéaires. Cela nous amène > à définir et étudier le nouvel algorithme, SGD-QN. Après cela, nous > introduisons une nouvelle procédure d'apprentissage: le principe du > "Process/Reprocess". Nous déclinons alors trois algorithmes qui > l'utilisent. Le Huller et LaSVM servent à apprendre des SVMs destinés à > traiter des problèmes de classification binaire (décision entre deux > classes). Pour la tâche plus complexe de prédiction de sorties > structurées, > nous modifions en profondeur l'algorithme LaSVM, ce qui conduit à > l'algorithme LaRank. Notre dernière contribution concerne le problème > récent de l'apprentissage avec une supervision ambiguë pour lequel nous > proposons un nouveau cadre théorique (et un algorithme associé). Nous > l'appliquons au problème de l'étiquetage sémantique du langage. Tous les > algorithmes introduits dans cette thèse atteignent les performances de > l'état-de l'art, en particulier en ce qui concerne les vitesses > d'entraînement.  >  > JURY:  >  > - Jacques Blanc-Talon (Examinateur): Responsable > scientifique à la DGA/MRIS. > - Léon Bottou (Examinateur): Distinguished > senior researcher à NEC Labs of America. >  - Stéphane Canu (Rapporteur): > Professeur et directeur du LITIS à l'INSA de Rouen. >  - Matthieu Cord > (Examinateur): Professeur au LIP6. >  - Patrick Gallinari (Directeur de > thèse): Professeur et directeur du LIP6. >  - Bernhard Schölkopf > (Examinateur): Professeur et directeur du MPI for Biological Cybernetics. >  > - John Shawe-Taylor (Rapporteur): Professeur et directeur du CSML à > l'University College London.  >  > ACCS:  > LIP6 : 104 avenue du président > Kennedy, 75016 Paris. > Plan d'accès : > http://www.lip6.fr/informations/comment.php [1] > Demander un badge visiteur > à l'accueil et prévoir une pièce d'identité. >  > Cordialement,  >  > Antoine > Bordes >  > Links: > ------ > [1] http://www.lip6.fr/informations/comment.php