[Turkmath:8371] Galatasaray Üniversitesi Matematik Bölümü Semineri 10 Mayıs (Perşembe)

[Susumu Tanabe]

Değerli Liste Üyeleri;
 Galatasaray Üniversitesi Matematik Bölümü Seminerleri kapsamında 10 Mayıs (Perşembe) günü l'Ecole normale supérieure de Cachan, Profesör Nicolas Vayatis konuşmacı olacaktır. Konuşma ile ilgili detaylı bilgi aşağıdadır:
   Saygılarımla;
     Susumu Tanabé
 
 
Gün: 10 Mayıs (Perşembe) 16:00 
Yer: Galatasaray Üniversitesi FEF 8.
 
* Başlık/title : Statistical Learning Theory: a playground for the mathematics of prediction".
Konuşma İngilizce de yapılmaktadır
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* Özet /Résumé :
Les mathématiques de la prévision ont longtemps privilégié la notion de régularité locale des modèles (conditions d'existence de solutions dans les EDP, propriété des modèles statistiques garantissant la convergence des estimateurs paramétriques, etc). La théorie de l'apprentissage statistique, quant à elle, propose des concepts de nature combinatoire (complexités de Vapnik-Chervonenkis) ou géométriques (complexités de Rademacher) comme garants de la qualité des modèles à vocation prédictive. La révolution est de taille puisque cette approche récente permet d'aborder de front les questions d'inférence relatives à l'exploitation de données en grande dimension. Elle nourrit également de questionnements une communauté croissante de chercheurs confrontant informaticiens et mathématiciens issus de spécialités diverses (probabilités, statistique mathématique, géométrie convexe, optimisation) autour d'une thématique commune. L'exposé se fera l'écho des avancées récentes au sein de cette théorie aux retombées spectaculaires dans la technologie moderne.
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* Bref CV
Nicolas Vayatis est directeur du Centre de Mathématiques et de Leurs Applications de l'ENS de Cachan. Il est docteur en mathématiques appliquées de l'Ecole Polytechnique (2000) et titulaire de  l'Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) depuis 2006. Après avoir enseigné dans de nombreux établissements en France et à l'étranger (Université "Paris 6" Pierre-et-Marie-Curie, Université "Paris 7" Denis-Diderot, Georgia Tech (Atlanta), Universitat Pompeu Fabra (Barcelone), ENSAE, Ecole Centrale Paris), il exerce aujourd'hui ses activités pédagogiques au Département de Mathématiques de l'ENS de Cachan où il dirige le master M2 recherche de Mathématiques-Vision-Apprentissage (MVA). Il dirige actuellement un groupe de recherche en Apprentissage Statistique et Analyse de Données Massives au Centre de Mathématiques et de Leurs Applications (CMLA) de l'ENS de Cachan où il anime plusieurs projets en interface avec le monde industriel sur des thèmes divers (énergie, e-marketing, finance, reconnaissance de formes, ...). Ses sujets de recherche concernent principalement les modèles de prévision pour les problèmes de classification/scoring/ranking, la théorie de l’apprentissage statistique, les algorithmes de Machine Learning, les techniques de Data Mining pour les données en grande dimension. Il est l'auteur d'une quarantaine d'articles de recherche dans des revues et proceedings internationaux avec comité de lecture, participe à de nombreux comités de programmes internationaux et il est éditeur associé de la revue Journal of Machine Learning Research (JMLR), la revue de référence en Machine-Learning. Il est également conseiller scientifique auprès du CEA et de la société 1000Mercis.
  		 	   		  
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