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7 janvier 2020

Analyse en composantes principales parcimonieuses robuste (région parisienne)


Catégorie : Stagiaire


Sujet : L’objectif de ce stage de M2 est de développer de nouveaux algorithmes d’analyse en composantes principales parcimonieuses (SPCA) pour la réduction de dimension et l’analyse de données. Ces algorithmes, bien que génériques, auront visée à être appliqués à l’analyse de données biomédicales, notamment pour l’étude du niveau d’expression de gènes mesurées par puces à ADN.

L’originalité des algorithmes proposés repose sur la combinaison de méthodes d’estimation robustes (pour la formulation du problème) et d’algorithmes d’optimisation sur variétés (pour sa résolution). L’intérêt principal sera de pouvoir proposer des algorithmes robustes à la distribution des données d’entrée, ainsi qu’a de potentielles corruptions par des données aberrantes, désormais fréquentes dans les jeux de données modernes.

Mots clés : apprentissage statistique, réduction de dimension, analyse en composantes principales, parcimonie, estimation robuste, optimisation, données biomédicales, puce à ADN (microarray), programmation (Python/Matlab).

Format : Stage de M2 (4 à 6 mois) au Laboratoire LEME (Région Parisienne). LEME – Université Paris Nanterre, Campus de Ville d'Avray, 50, rue de Sèvres, 92410 Ville d’Avray.

Compétences attendues : Le candidat aura une formation en Master (M2) Recherche et/ou 3ème année de cursus ingénieur dans le domaine du traitement du signal et des images, mathématiques appliquées ou science des données. Il maitrisera les outils statistiques du traitement du signal et/ou d’optimisation numérique avancés. Le candidat saura utiliser et développer sous Matlab et/ou Python, en se formant si besoin.

Contact
Arnaud Breloy, abreloy@parisnanterre.fr, https://www.parisnanterre.fr/arnaud-breloy--702124.kjsp
Nabil El Korso, m.elkorso@parisnanterre.fr, https://sites.google.com/site/nabkorso/

 

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