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Random matrix advances in large dimensional statistics and machine learning

Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.

Inscriptions closes à cette réunion.

Inscriptions

2 personnes membres du GdR ISIS, et 3 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.
Capacité de la salle : 50 personnes.

Prise en charge d'un déplacement dans le cadre d'une réunion d'animation

Qui ?

Le GdR ISIS prend en charge les déplacements des organisateurs des réunions et des orateurs. Le GdR prend aussi en charge les déplacements des participants aux réunions membres d'un laboratoire adhérent du GdR dans la limite d'un doctorant et d'un permanent par laboratoire académique et par réunion, ou d'une personne par adhérent du club des partenaires et par réunion.

Quand organiser son déplacement ?

Les demandes de mission et les réservations doivent impérativement être effectuées au moins deux semaines avant la date de la mission.

Comment réserver ?

Annonce

More up-to-date information and (free but mandatory) subscription at: https://www.ceremade.dauphine.fr/dokuwiki/mega:bigdataday2017

The recent application-driven surge of interest for the automated treatment of large dimensional datasets sets new challenges to (conventionally small dimensional) statistics and machine learning algorithms. The current ?large-p large-n? data paradigm alters the behavior of these algorithms, sometimes dramatically so, but at the same time enables the analysis of yet unseizable methods. This is the case notably of techniques involving non-linear statistics, such as kernel methods, random projections, but also community detection on large dimensional graphs, etc.

The objective of this GdR MEGA--GdR ISIS day is to share expertise and directions of future explorations in the field of applied random matrix theory and large dimension statistics alike, ranging from profoundly theoretical advances to more down-to-earth applications, notably to machine learning. A further target is to familiarize the signal and data processing community with these non-standard methods and to engage discussions on shared interests.

Confirmed speakers:

Organizers: Florent Benaych-Georges, Romain Couillet, Jamal Najim

Programme

Résumés des contributions

Date : 2017-11-14

Lieu : Université Paris V, Salle du conseil -- Espace Turing, 45 rue des Saint-Pères, Paris.


Thèmes scientifiques :
A - Méthodes et modèles en traitement de signal

Inscriptions closes à cette réunion.

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