Dans le cadre de la dix-septième séance du séminaire ‘traces digitales’ du groupe CorText, nous avons le plaisir d’accueillir Alexandre d’Aspremont (INRIA-ENS) qui nous parlera nous parlera d’apprentissage automatique.
Cette matinée aura lieu le jeudi 27 mars de 10h à 11h30, dans la salle de réunion C219 du Latts (Université Paris-Est Marne la Vallée – rue Galilée, bâtiment du Bois de l’Etang – 2ème étage – aile C). Voir http://www.inra-ifris.org/axes-de-recherche-thematique/groupe-plateforme-cortext/seminaire-de-l-axe-traces-digitales-groupe-cortext.html
Alexandre d’Aspremont (directeur de recherches, INRIA-ENS projet SIERRA – apprentissage statistique)
Relaxations convexes pour l’ordonnancement de données ADN
Résumé : La sériation cherche à reconstruire un ordre linéaire entre un série de variables, en utilisant des données de similarité entre ces variables. Ce problème a des applications directes en archéologie et en assemblage de séquences ADN par exemple. Nous montrons l’équivalence entre le problème de sériation et un problème combinatoire quadratique sur les permutations (2-SUM). Nous proposons une relaxation convexe de 2-SUM qui améliore la robustesse des solutions dans le cas ou les données sont bruitées. Cette relaxation nous permet également d’inclure des contraintes structurelles sur la solution, pour résoudre des problèmes de sériation semi-supervisés.