CAp2013 : Conférence sur l'APprentissage automatique

3-5 Jul 2013 Villeneuve d'Ascq (Lille) (France)

Planning

Week Wed. 03 Thu. 04 Fri. 05 List

Wednesday, July 3, 2013

Time	Event	(+)
08:30 - 08:45	Welcome - Yves Demazeau & Philippe Mathieu
09:00 - 10:30	Machine Learning	(+)
09:00 - 09:30	› Stabilité uniforme de la régression non linéaire par moindres carrés régularisés avec des noyaux à valeurs opérateurs - Julien Audiffren, Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille
09:30 - 10:00	› Un nouveau Modèle Autorégressif Vectoriel basé sur les Noyaux à Valeur Opérateur et son application à l'inférence de réseaux - Néhémy Lim, Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes, Laboratoire Analyse de Données et Intelligence des Systèmes
10:00 - 10:30	› Inférence de réseaux biologiques à partir de données hétérogènes par l'apprentissage de modèles à noyaux multiples - Arnaud Fouchet, Informatique, Biologie Intégrative et Systèmes Complexes, Université d'Evry-Val d'Essonne
10:30 - 11:00	Coffee break
11:00 - 12:30	Machine Learning	(+)
11:00 - 11:30	› Study of consensus functions in the context of ensemble methods for biclustering - Blaise Hanczar, LIPADE
11:30 - 12:00	› Learning Multiple Behaviors from Unlabeled Demonstrations in a Latent Controller Space - Manuel Lopes, FLOWERS Inria Bordeaux Sud-Ouest
12:00 - 12:30	› Caractérisation topologique d'un jeu de données images avec les nombres de Betti et un modèle génératif - Michaël Aupetit, CEA LIST
12:30 - 14:30	Lunch
14:30 - 15:30	Engineering Socio-technical Urban Superorganisms - Franco Zambonelli
15:30 - 16:00	Coffee break
16:00 - 17:00	Manifold Learning - Part I - Radu Horaud
17:00 - 19:00	AG - Assemblée Générale de CAP
20:00 - 23:55	Banquet

Thursday, July 4, 2013

Time	Event	(+)
09:30 - 10:30	Manifold Learning - Part II - Radu Horaud
10:30 - 11:00	Coffee break
11:00 - 12:30	Machine Learning	(+)
11:00 - 11:30	› Une analyse PAC-Bayésienne de l'adaptation de domaine et sa spécialisation aux classifieurs linéaires - Emilie Morvant, Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille
11:30 - 12:00	› Optimisation par paires des classifieurs bayésiens dans le cadre d'un apprentissage sensible au coût - Clément Charnay, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie
12:00 - 12:30	› Utilisation de matrices de Hankel non bornées pour l'apprentissage spectral de langages stochastiques - Mattias Gybels, Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Marseille
12:30 - 14:30	Lunch
14:30 - 15:30	From data and information to knowledge: the Web of tomorrow - Serge Abiteboul
15:30 - 16:00	Coffee break
16:00 - 18:00	Machine Learning	(+)
16:00 - 16:30	› Vote de majorité a priori contraint pour la classification binaire : spécification au cas des plus proches voisins - Emilie Morvant, Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille
16:30 - 17:00	› Anticipative and Dynamic Adaptation to Concept Changes - Antoine Cornuéjols, AgroParisTech, UMR 518 MIA - Ghazal Jaber, AgroParisTech, UMR 518 MIA
17:00 - 17:30	› Learning from networked examples in a k-partite graph - Jan Raom, Katholieke Universiteit Leuven
17:30 - 18:00	› Approximation de bordures de motifs frequents par le calcul de traverses minimales approchées d'hypergraphes - Nicolas DURAND, Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes

Friday, July 5, 2013

Time	Event	(+)
09:00 - 10:30	Machine Learning	(+)
09:00 - 09:30	› The Strategic Student Approach for Life-Long Exploration and Learning - Manuel Lopes, FLOWERS Inria Bordeaux Sud-Ouest
09:30 - 10:00	› Learning to combine multi-sensor information for context dependent state estimation - alexandre ravet, Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes
10:00 - 10:30	› KL-based Control of the Learning Schedule for Surrogate Black-Box Optimization - Ilya Loshchilov, LIS, EPFL
10:30 - 11:00	Coffee break
11:00 - 12:30	Machine Learning	(+)
11:00 - 11:30	› Extraction des k plus grandes tuiles dans un flux de données - Baptiste Jeudy, LAboratoire Hubert Curien
11:30 - 12:00	› Ranking and selecting association rules based on dominance relationship
12:00 - 12:30	› Fast classification using sparse decision DAGs - Djalel Benbouzid, Laboratoire de l'Accélérateur Linéaire, Laboratoire de Recherche en Informatique
12:30 - 14:30	Lunch
14:30 - 15:30	Traiter de grandes masses de données relationnelles grâce à l'apprentissage automatique - Antoine Bordes
15:30 - 16:00	Coffee break
16:00 - 17:00	Machine Learning	(+)
16:00 - 16:30	› Emergence de catégories par interaction entre systèmes d'apprentissage - Maxime Carrere, Mnemosyne
16:30 - 17:00	› Distributed dictionary learning over a sensor network - Pierre Chainais, INRIA Lille Nord Europe - SequeL, Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal

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