28/06/2018 @ 11h00 – 12h00 – Airport Slot Allocation in Level 3 Airports: Challenges and Opportunities. Most of the busiest airports outside the United States, including the major connecting hubs, are classified as Level 3. At these airports, airlines need to be assigned slots by a slot coordinator to schedule their flights. Slot allocation is driven by a set of rules […]
14/06/2018 @ 11h00 – 12h00 – Statistics and geometry : using Riemannian geometry tools to do statistics on non-vectorial data. In many applications in statistics, the data that we seek to process has non linear structure (shapes, images, signals), which makes it impossible to use the usual linear operations. However, the space of data can sometimes be equipped with the structure […]
14/06/2018 @ 11h00 – 12h00 – Statistiques et géométrie : les outils de la géométrie riemannienne pour faire des statistiques sur des données non vectorielles. Dans bon nombre d’applications en statistiques, les données que nous souhaitons traiter possèdent une structure non linéaire (formes, images, signaux), qui rend impossible l’utilisation des méthodes statistiques classiques. En revanche, l’espace des données peut parfois être […]
24/05/2018 @ 11h00 – 12h00 – Titre à venir.
03/05/2018 @ 11h00 – 12h00 – Titre à venir.
17/04/2018 @ 10h30 – 12h30 – Ballstering : un algorithme de clustering dédié à de grands échantillons. Ballstering appartient à la famille des méthodes de machine learning qui ont pour but de regrouper en classes les éléments formant la base de données étudiée et ce sans connaissance au préalable des classes qu’elle contient. Ce type de méthodes, dont le représentant le […]
17/04/2018 @ 10h30 – 12h30 – Ballstering : a clustering algorithm for large datasets. Ballstering belongs to the machine learning methods that aim to group in classes a set of objects that form the studied dataset, without any knowledge of true classes within it. This type of methods, of which k-means is one of the most famous representative, are named clustering […]
12/04/2018 @ 11h00 – 12h00 – Lois gaussiennes dans les espaces symétriques Riemanniens : apprentissage statistique avec les matrices de covariance. Il existe plusieurs définitions différentes de la notion de loi gaussienne : loi à maximum d’entropie, ou à minimum d’incertitude, à partir du théorème limite central, ou de la théorie cinétique des gaz. Dans un espace euclidien, toutes ces définitions mènent à […]
12/04/2018 @ 11h00 – 12h00 – Gaussian distributions on Riemannian symmetric spaces: statistical learning with covariance matrices. Riemannian Gaussian Distributions on the Space of Symmetric Positive Definite Matrices (2015), Gaussian distributions on Riemannian symmetric spaces: statistical learning with structured covariance matrices (2016), Warped Riemannian metrics for location-scale models (2017). Salem Saïd, IMS – Laboratoire de l’Intégration du Matériau au Système, Bordeaux. […]
22/03/2018 @ 11h00 – 12h00 – Learner Paths and Trajectories in MOOCs. Using original individual data recorded during the first session of a recent MOOC, we investigate learners’ paths and trajectories. We show that the heterogeneity in learners’ behaviour is strong, even among learners who studied a comparable proportion of the course. At an individual level, the number of different days […]