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Workshop LabelNoise 2017

novembre 30 - décembre 1

Les 30 novembre et 1er décembre prochains, aura lieu l’atelier LabelNoise 2017  portant sur les outils statistiques permettant d’évaluer les performances d’algorithme de classification, à partir de données contenant des erreurs.

Cette journée de travail se déroule dans le cadre des journées de la Fédération Charles Hermite, du projet Mastodons CNRS “Apprentistique”, et en lien avec la thèse co-financée par la Fédération et la Région Grand Est sur le même thème.

Il s’agit d’une série d’interventions et échanges autour de la problématique générale des erreurs d’annotation et leur impact sur la qualité des classifieurs ou algorithmes qui classent issus de processus d’apprentissage automatique.

En tentant d’apporter des éléments de réflexion et de réponse à la question de la qualité des classifieurs basés sur des données partiellement erronés ou bruités, un large spectre d’intervenants internationaux issus des communautés de la Statistique et de Machine Learning interviendront pour présenter leurs travaux.

Ils aborderont l’évaluation et la comparaison de classifieurs, des mesures de confiance ou de qualité de méthodes d’apprentissage et de classification, ou encore de la détection et correction d’erreurs d’annotation…

La participation à l’atelier est gratuite, mais pour des raisons d’organisation, il est obligatoire de s’inscrire avant le 13 novembre.

Plus d’informations sur le programme et inscription

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Détails

Début :
novembre 30
Fin :
décembre 1
Catégorie d’Évènement:

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