CAp2013 : Conférence sur l'APprentissage automatique
3-5 Jul 2013 Villeneuve d'Ascq (Lille) (France)
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Thursday, July 4, 2013
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›9:30 (1h)
Manifold Learning - Part II
Radu Horaud
9:30 - 10:30 (1h)
Manifold Learning - Part II
Radu Horaud
›10:30 (30min)
Coffee break
10:30 - 11:00 (30min)
Coffee break
›11:00 (1h30)
Machine Learning
11:00 - 12:30 (1h30)
Machine Learning
›
Une analyse PAC-Bayésienne de l'adaptation de domaine et sa spécialisation aux classifieurs linéaires
- Emilie Morvant, Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille
11:00-11:30 (30min)
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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
11:30-12:00 (30min)
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Utilisation de matrices de Hankel non bornées pour l'apprentissage spectral de langages stochastiques
- Mattias Gybels, Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Marseille
12:00-12:30 (30min)
›12:30 (2h)
Lunch
12:30 - 14:30 (2h)
Lunch
›14:30 (1h)
From data and information to knowledge: the Web of tomorrow
Serge Abiteboul
14:30 - 15:30 (1h)
From data and information to knowledge: the Web of tomorrow
Serge Abiteboul
›15:30 (30min)
Coffee break
15:30 - 16:00 (30min)
Coffee break
›16:00 (2h)
Machine Learning
16:00 - 18:00 (2h)
Machine Learning
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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
16:00-16:30 (30min)
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Anticipative and Dynamic Adaptation to Concept Changes
- Antoine Cornuéjols, AgroParisTech, UMR 518 MIA - Ghazal Jaber, AgroParisTech, UMR 518 MIA
16:30-17:00 (30min)
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Learning from networked examples in a k-partite graph
- Jan Raom, Katholieke Universiteit Leuven
17:00-17:30 (30min)
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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
17:30-18:00 (30min)
Session
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