index - ADVanced Analytics for data SciencE Accéder directement au contenu

Les activités de recherche menées par l’équipe ADVANSE s’inscrivent dans le domaine de l’analyse des grandes bases de données afin d’en extraire de nouvelles connaissances. Elles concernent les trois axes suivants :

  • Fouille de données (DM) ;
  • Visualisation analytique (VA) ;
  • Apprentissage automatique (ML).

L’équipe ADVANSE, dans ses trois axes, développe des travaux sur des bases autant théoriques qu’expérimentaux pour aborder les problématiques associées. L’équipe est emmenée à croiser ces différents axes pour divers projets.

Côté performances, nos travaux portent sur l’exploitation du potentiel de calcul toujours croissant des processeurs : élargissement des chemins (micro-architecture vectorielle), multiplication des cœurs (parallélisme de tâches), augmentation du parallélisme d’instructions. Côté arithmétique, la qualité numérique des applications de calcul scientifique et la sûreté de fonctionnement d’applications embarquées dépendent crucialement de la maîtrise de la précision finie et de l’arithmétique flottante en particulier. Il s’agit de contrôler et certifier les calculs (algorithmes, codes) mais aussi d’optimiser la précision des résultats. De nombreux logiciels, scientifiques ou embarqués, nécessitent d’améliorer la qualité numérique sans pour autant sacrifier la rapidité d’exécution. Ainsi se rejoignent amélioration de la performance et de la qualité numérique.

Open Access Files

84 %

Nombre de Fichiers déposés

326

Nombre de Notices déposées

71

Politique des éditeurs en matière de dépôt dans une archive ouverte

Cartographie des collaborations

Tags

Réseaux sociaux Data mining Bird identification Environmental data Biomedical ontologies Analyse de sentiments Natural Language Processing Fouille de données Visualization Corpus Sequential patterns Visualisation Aménagement du territoire Biodiversity BioNLP Semantic annotation Angular Hydro-ecology Deep learning Diversity Virtual Reality TAL Social networks Artificial intelligence Médecine Species distribution Top-k Species distribution models Species identification Compétences sociales Categorical data Médias sociaux Analyse d’opinions Web Mining Cancer du sein Information visualization Suicide Data Mining Opinion mining Nlp Evaluation Intelligence artificielle Apprentissage supervisé Text categorization Graph neural networks Graph Mining Aggregation Social media Polarity detection Réalité Virtuelle ALGORITHME Model performance Plant identification Ontology Learning Graphs Clustering ANALYSE DE DONNEES LifeCLEF Methods comparison Prediction Animal epidemiology Fouille de textes Fouille de texte Natural language processing Remote sensing SMS Machine learning Annotation Sentiment analysis Signal processing Species prediction Citizen science Recommendation Méta-descripteurs Predictive power Apprentissage Automatic Term Extraction Multilayer graphs Satellite image time series Neural networks NLP Emotion analysis Text Mining Données textuelles Données multi-sources Machine Learning Commerciaux Algorithms Species distribution model Visual analytics Presence-only data Controversy detection Classification Information extraction Text mining Training Managers Benchmark Base de données intégrée