StatLearn


L’apprentissage statistique joue de nos jours un rôle croissant dans de nombreux domaines scientifiques aussi variés que la Médecine, l’Imagerie, la Biologie ou les Humanités Numériques. En effet, les progrès scientifiques réalisés ces dernières années ont permis d’augmenter sensiblement les capacités de mesure et de calcul, et il est à présent difficile pour un opérateur humain de traiter de façon exhaustive ces données dans un temps raisonnable. L’apprentissage statistique se propose alors de prendre le relais sur l’humain en analysant de façon automatique ces données dans le but d’aider les opérateurs à la prise de décision. De plus, de nombreux domaines d’application posent de nouveaux problèmes théoriques en statistique. Par exemple, la classification de données de très grande dimension ou la classification de données corrélées sont des problèmes particulièrement présents en Médecine, Imagerie, Biologie ou Humanités Numériques.

Il est par conséquent important de proposer des méthodes statistiques d’apprentissage adap- tées aux problèmes modernes posés par les différents champs d’application de ces méthodes. Outre l’importance de la précision des méthodes proposées, elles devront également apporter une meilleure compréhension des phénomènes observés. Afin de conforter les contacts entre les différentes communautés et de continuer à faire germer de nouvelles idées, la conférence Statlearn propose chaque année depuis 2010 une réunion d’audience internationale sur le thème de l’apprentissage statistique. Depuis 2018, Statlearn alterne entre une conférence de deux journées, sur invitations, et une école de printemps, sur trois journées, à destination des jeunes chercheurs.


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