Groupe MALIA (MAchine Learning et Intelligence Artificielle)



Evènements à venir


23/03/2021: Colloque sur la cryptographie appliquée à l'apprentissage statistique Federated Learning Spring school (intervention en anglais).



Evènements passés


24/11/2020: Organisation de la winter school sur le Federated Learning Federated Learning Winter school (intervention en anglais).
02/04/2020: Organisation de l'atelier: Avancées récentes en Machine Learning numérique et statistique.
29/05/2020: Formation python pour les utilisateurs R: inscription ici.

Objectifs



Le champs de l’apprentissage statistique peut être vu comme le pendant théorique de l’apprentissage automatique. L’apprentissage est au coeur de nombreux domaines de recherche et de la vie économique, éducative, sociale, où la profusion de données massives conduit à un décalage entre utilisateurs d’algorithmes, incités à utiliser ces algorithmes tels quels, et théoriciens qui en étudient les propriétés. Ce phénomène, motivé et accéléré par l’urgence d’extraire la connaissance et bien souvent la valeur de ces jeux de données gigantesques, frappe par son ampleur. L’apprentissage, qu’il soit automatique ou statistique, est en outre une composante essentielle de l’intelligence artificielle.

MALIA propose de rassembler, structurer et amplifier les efforts de la SFdS dans ces domaines.

Bureau




Christine Keribin, Université Paris-Sud (présidente)
Stéphane Chrétien, Université Lyon 2 (trésorier)
Edouard Oyallon, LIP6, CNRS (webmestre)

Sont aussi membres: Benjamin Guedj (INRIA, UCL), Bérangère Bastien (Transgene), Romuald Elie (Deepmind, Université Gustave Eiffel), Baptiste Gregorutti (LumenAI), Boris Hejblum (Université de Bordeau), Charlotte Laclau (Télécom Saint-Etiennes), Myriam Maumy-Bertrand (Université de Strasbourg), Pascal Germain (Université de Laval)

Report des JdS 2020 à 2021...


 
 
©2021 SFdS
Société Française de Statistique
Institut Henri Poincaré
11 rue Pierre et Marie Curie
75231 Paris cedex 5
Tél. : +33 (0)1 44 27 66 60
Notre site a été supporté par :