ZIAT Ali

Docteur
Équipe : MLIA
Localisation : Jussieu
    UPMC - LIP6
    Boîte courrier 169
    Couloir 26-00, Étage 5, Bureau 517
    4 place Jussieu
    75252 PARIS CEDEX 05
Tel: 01 44 27 48 44, Ali.Ziat (at) nulllip6.fr
Direction de recherche : Ludovic DENOYER
Co-encadrement : LEROY Bertrand

Apprentissage de représentation pour la prédiction et la classification de séries temporelles

Nous nous intéressons dans cette thèse au développement de méthodes qui répondent aux difficultés posées par l’analyse des séries temporelles. Nos contributions se focalisent sur deux tâches : la prédiction de séries temporelles et la classification de séries temporelles. Notre première contribution présente une méthode de prédiction et de complétion de séries temporelles multivariées et relationnelles. Le but est d’être capable de prédire simultanément l’évolution d’un ensemble de séries temporelles reliées entre elles selon un graphe (pouvant représenter la proximité géographique entre plusieurs capteurs par exemple), ainsi que de compléter les valeurs manquantes dans ces séries (pouvant correspondre par exemple à une panne d’un capteur pendant un intervalle de temps donné). On se propose d’utiliser des techniques d’apprentissage de représentation pour prédire l’évolution des séries considérées tout en complétant les valeurs manquantes et prenant en compte les relations qu’il peut exister entre elles. Des extensions de ce modèle sont proposées et décrites : d’abord dans le cadre de la prédiction de séries temporelles hétérogènes puis dans le cas de la prédiction de séries temporelles avec une incertitude exprimée. Un modèle de prédiction de séries spatio-temporelles est ensuite proposé, avec lequel les relations entre les différentes séries peuvent être exprimées de manière plus générale, et où ces dernières peuvent être apprises. Enfin, nous nous intéressons à la classification de séries temporelles. Un modèle d’apprentissage joint de métrique et de classification de séries est proposé et une comparaison expérimentale est menée.
Soutenance : 16/10/2017 - 10h - Site Jussieu 25-26/105
Membres du jury :
Mme. Ahlame Douzal, Université Joseph Fourier Grenoble 1, Rapporteur
Mme. Latiffa Oukhellou, Ifsttar, Rapporteur
M. Matthieu Cord, Université Pierre et Marie Curie - LIP6, Examinateur
M. Jean Michel Loubes, Institut de Mathématiques de Toulouse, Examinateur
M. Bertrand Leroy, Institut Vedecom, Encadrant
M. Ludovic Denoyer, Université Pierre et Marie Curie - LIP6, Directeur de thèse

Publications 2015-2017

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