Séminaire sur la découverte de motifs intéressants et utiles pour l’analyse de données complexes

Vendredi 16 février 2024 à 13h, l’Institut de sciences exactes et appliquées (ISEA) de l’UNC organise un séminaire sur la Découverte de motifs intéressants et utiles pour l’analyse de données complexes, présenté par le Pr Fournier-Viger qui présentera ses derniers travaux de recherche en création d’algorithmes en vue de la fouille de données complexes.

Ouvert à toutes et à tous (dans la limite des places disponibles), il aura lieu en amphi 80 sur le campus de Nouville.

Résumé
Les systèmes et outils intelligents peuvent jouer un rôle important dans divers domaines tels que l’automatisation des usines, le commerce électronique et la fabrication. Pour construire des systèmes et des outils intelligents, des données de haute qualité sont généralement requises. De plus, ces systèmes doivent traiter des données complexes et peuvent produire de grandes quantités de données telles que des journaux d’utilisation, des images, des vidéos et des données collectées à partir de capteurs industriels.

La gestion des données pour obtenir des informations et améliorer ces systèmes est donc un défi clé. Il est également souhaitable de pouvoir extraire des informations ou des modèles à partir des données qui sont facilement compréhensibles par les humains.

Sur la base de ces objectifs, cette présentation discutera de l’utilisation des algorithmes de fouille de données pour découvrir des motifs intéressants et utiles dans les données générées par les systèmes intelligents et d’autres applications. La présentation passera d’abord en revue brièvement les premières études sur la conception d’algorithmes pour identifier les motifs fréquents. Ensuite, un aperçu des défis et des avancées récents sera présenté pour identifier d’autres types de motifs intéressants dans des données plus complexes telles que les graphes et les séquences. Les sujets qui seront abordés incluent les motifs à haute utilité, les motifs localement intéressants et les motifs périodiques.

Enfin, le logiciel libre SPMF sera mentionné et les opportunités liées à la combinaison des algorithmes de fouille de motifs avec les techniques traditionnelles d’intelligence artificielle pour les systèmes intelligents seront discutées.

Mots clés : fouille de données, données complexes, algorithmes, motifs, données massive

Le conférencier

Philippe Fournier-Viger (Ph.D) est professeur émérite à l’Université de Shenzhen (Chine). Cinq ans après avoir terminé son doctorat, il est allé en Chine en 2015 et est devenu professeur titulaire après avoir reçu un titre de talent national de la part de la Fondation Nationale des Sciences de Chine. Il a publié plus de 375 articles de recherche liés aux algorithmes de fouille de données pour les données complexes (séquences, graphes), les systèmes intelligents et les applications, qui ont reçu plus de 14 000 citations (Google Scholar). Il est le fondateur de la bibliothèque de fouille de données SPMF, offrant plus de 250 algorithmes pour trouver des motifs dans les données, citée dans plus de 1 000 articles de recherche. Il est ancien rédacteur en chef adjoint de la revue Applied Intelligence et a été keynote speaker pour plus de 30 conférences internationales et a co-édité quatre livres pour Springer. Il est co-fondateur des séries d’ateliers UDML, PMDB, MDA et MLiSE organisés aux conférences ICDM, PKDD, DASFAA et KDD. Il figure dans le top 2% des chercheurs pour l’influence scientifique dans la liste de Stanford, et est dans la liste des « chercheurs chinois hautement cités » d’Elsevier (2022).

Site web http://www.philippe-fournier-viger.com.

Contact

Direction ISEA

dirisea@unc.nc