Séminaire Donnees et APprentissage ArtificielRSS

Contributions à la fouille de données complexes : données géographiques imprécises et/ou données massives

08/10/2015
Intervenant(s) : Cyril de Runz (CReSTIC-SIC)
L'objectif porte sur la prise en compte de la véracité dans la fouille, visuelle ou non, de données géographiques imprécises et/ou de données massives. Notre travail porte premièrement sur la considération de la représentativité de la donnée floue dans un ensemble, deuxièmement sur la nuanciation des décisions de classements par l'intermédiaire des couleurs et troisièmement sur la collaboration à grande échelle des approches pour améliorer la validité des décisions. . Nos méthodes se basent notamment sur la définition d'indices temporels flous, de graphes, de rangs, de représentativité, de coloriage guidé par les données, etc. Pour cela, nous nous sommes aussi, en partie, appuyés sur des outils et méthodes compatibles avec MapReduce, à l'instar des cartes de Kohonen, et sur la distribution des opérateurs sur le nuage. Mes contributions contribuent à une meilleure appréhension des données complexes (imprécises, massives, spatiales, temporelles) dans le cadre de leur fouille et leur visualisation.
**Bio**
Après avoir obtenu en 2005 un master recherche en intelligence artificielle à l'Université Paul Sabatier (Toulouse, France), j'ai soutenu en 2008 un doctorat en informatique à l'Université de Reims Champagne-Ardenne. Je suis, depuis septembre 2009, Maître de Conférences à l'Université de Reims Champagne-Ardenne et j'effectue mes recherches au CReSTIC. Je suis pour l'année 2015-2016 en délégation CNRS au LIP6 (équipe LFI).
Mes travaux portent sur la gestion de l'information spatiotemporelle imparfaite. Dans ce cadre, mes centres d'intérêt sont la fouille de données complexes, l'analyse/traitement de données spatio-temporelles imparfaites, les systèmes d'information géographique, l'exploration visuelle de données et, depuis deux ans, les problématiques liées au Big Data.
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