Research.Main History

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November 18, 2017, at 05:11 AM by 82.234.75.192 -
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I have been director of the computer science lab. at UPMC for 9 years (2005 to 2013) and vice director for 6 years before. I am currently vice director of the scientific committee of the faculty of engineering at UPMC.

to:

I have been director of the computer science lab. at UPMC (LIP6) for 9 years (2005 to 2013) and vice director for 6 years before. I am currently vice director of the scientific committee of the faculty of engineering at UPMC.

November 18, 2017, at 05:05 AM by 82.234.75.192 -
Changed lines 10-11 from:

I have beenleading the Machine Learning team MLIA at LIP6 for some years...

to:

I have been leading the Machine Learning team MLIA at LIP6 for some years...

November 18, 2017, at 05:03 AM by 82.234.75.192 -
Added lines 5-6:
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I heve beenleading the Machine Learning team MLIA at LIP6 for some years...

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I have beenleading the Machine Learning team MLIA at LIP6 for some years...

November 18, 2017, at 05:02 AM by 82.234.75.192 -
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Recherche

Mots clé : Apprentissage automatique, Apprentissage statistique, Recherche d'information textuelle, Fouille de données, Interaction Homme Machine, Modélisation Utilisateur et personnalisation, Analyse de réseaux sociaux, XML.

Mes travaux portent sur l'apprentissage automatique et plus particulièrement l'apprentissage statistique. J'ai commencé dans ce domaine avec les réseaux de neurones vers la fin des années 80 avec lesquels j'ai passé plusieurs années. Je me suis ensuite orienté vers d'autres familles de modèles pour analyser des séquences ou des données semi-structurées. Actuellement les travaux du groupe englobent différentes familles de méthodes de l'apprentissage statistique.

Nous développons ces méthodes pour plusieurs domaines d'application demandant l’extraction automatique de connaissances à partir de grands ensembles de données. Au delà des applications traditionnelles, l'apprentissage automatique trouve dans les nouvelles technologies des débouchés importants, avec en particulier l'essor de la fouille de données (data mining), de la recherche d'information par le contenu dans les bases de données et sur le web.

Ces dernières années, mes recherches ont principalement porté sur le sur le développement de l’apprentissage automatique dans des domaines liés à l'essor de ces technologies, et en particulier sur:

  • La recherche d'information dans les textes avec le traitement de données semi-structurées (XML), la classification et le clustering de documents structurés.
  • La modélisation utilisateur pour l'aide à la navigation , les interfaces adaptatives et la caractérisation de comportements "clients".
  • L'analyse de données sociales
  • Les problèmes de passage à l’échelle pour des algorithmes d'apprentissage.
to:

Research

Keywords : Machine Learning, Neural Networks, Deep Learning, Information Retrieval, Text Mining, User trace analysis (mobility, recommendation, social data analysis, etc).

I am professor in Computer Science at Pierre et Marie Curie University in Paris (UPMC). My research focuses on statistical learning with applications in different fields such as semantic data analysis and complex data modeling. I discovered the ML domain in the mid 80es when I started to work on Neural Networks, an emerging field at that time. I have been one of the pionneers of this research domain in France/ Europe and worked on the topic for about 10 years before switching to more general ML models. During this period I also investigated different application domains like Information Retrieval, Social Data analysis and User Modeling, ... Over the last years my research mainly focused on ML for structured data (sequences, graphs etc) and of course Deep Learning, today the major topic of the MLIA team. I heve beenleading the Machine Learning team MLIA at LIP6 for some years... I have been director of the computer science lab. at UPMC for 9 years (2005 to 2013) and vice director for 6 years before. I am currently vice director of the scientific committee of the faculty of engineering at UPMC.

Added lines 9-12:
September 27, 2013, at 04:44 AM by 82.234.75.192 -
Changed lines 14-16 from:
to:
September 27, 2013, at 04:44 AM by 82.234.75.192 -
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Mots clé : Apprentissage automatique, Apprentissage statistique, Recherche d'information textuelle, Fouille de données, Interaction Homme Machine, Modélisation Utilisateur et personnalisation, Interfaces Stylo, XML.

to:

Mots clé : Apprentissage automatique, Apprentissage statistique, Recherche d'information textuelle, Fouille de données, Interaction Homme Machine, Modélisation Utilisateur et personnalisation, Analyse de réseaux sociaux, XML.

Changed lines 10-15 from:
  • La recherche d'information dans les textes avec le traitement de données semi-structurées (XML), la classification et le clustering de documents structurés, les problèmes d'hétérogénéité des collections XML pour la recherche d'information et la restructuration de documents.
  • La modélisation utilisateur pour l'aide à la navigation , les interfaces adaptatives et la caratérisation de comportements "clients".
  • Le développement d'interfaces dans les mobiles en particulier des interfaces stylo.
  • Les problèmes d'apprentissage liés aux très grandes dimensions.
to:
  • La recherche d'information dans les textes avec le traitement de données semi-structurées (XML), la classification et le clustering de documents structurés.
  • La modélisation utilisateur pour l'aide à la navigation , les interfaces adaptatives et la caractérisation de comportements "clients".
  • L'analyse de données sociales
  • Les problèmes de passage à l’échelle pour des algorithmes d'apprentissage.
December 10, 2009, at 11:06 AM by 132.227.204.229 -
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 * La recherche d'information dans les textes avec le traitement de données semi-structurées  (XML), la classification et le clustering de documents structurés, les problèmes d'hétérogénéité des collections XML pour la recherche d'information et la restructuration de documents.
to:
  • La recherche d'information dans les textes avec le traitement de données semi-structurées (XML), la classification et le clustering de documents structurés, les problèmes d'hétérogénéité des collections XML pour la recherche d'information et la restructuration de documents.
December 10, 2009, at 11:06 AM by 132.227.204.229 -
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Recherche

Mots clé : Apprentissage automatique, Apprentissage statistique, Recherche d'information textuelle, Fouille de données, Interaction Homme Machine, Modélisation Utilisateur et personnalisation, Interfaces Stylo, XML.

Mes travaux portent sur l'apprentissage automatique et plus particulièrement l'apprentissage statistique. J'ai commencé dans ce domaine avec les réseaux de neurones vers la fin des années 80 avec lesquels j'ai passé plusieurs années. Je me suis ensuite orienté vers d'autres familles de modèles pour analyser des séquences ou des données semi-structurées. Actuellement les travaux du groupe englobent différentes familles de méthodes de l'apprentissage statistique.

Nous développons ces méthodes pour plusieurs domaines d'application demandant l’extraction automatique de connaissances à partir de grands ensembles de données. Au delà des applications traditionnelles, l'apprentissage automatique trouve dans les nouvelles technologies des débouchés importants, avec en particulier l'essor de la fouille de données (data mining), de la recherche d'information par le contenu dans les bases de données et sur le web.

Ces dernières années, mes recherches ont principalement porté sur le sur le développement de l’apprentissage automatique dans des domaines liés à l'essor de ces technologies, et en particulier sur:

 * La recherche d'information dans les textes avec le traitement de données semi-structurées  (XML), la classification et le clustering de documents structurés, les problèmes d'hétérogénéité des collections XML pour la recherche d'information et la restructuration de documents.
  • La modélisation utilisateur pour l'aide à la navigation , les interfaces adaptatives et la caratérisation de comportements "clients".
  • Le développement d'interfaces dans les mobiles en particulier des interfaces stylo.
  • Les problèmes d'apprentissage liés aux très grandes dimensions.