Date: Le jeudi 23 juin 2016
Lieu: Salle BL005, à Télécom SudParis, Evry
Quand: à 14h00

Titre : Introduction au deep learning par Yohan Petetin

Résumé : Cette présentation s’intéresse à des modèles particulièrement adaptés aux problèmes de prédiction et de classification en statistique, les réseaux de neurones profonds. Ces modèles connaissent un regain d’intérêt ces dernières années (Alpha Go, Deepface) grâce à l’émergence de nouvelles techniques d’apprentissage qui permettent d’exploiter la disponibilité des grandes masses de données. L’objectif de l’exposé est de présenter ces nouvelles techniques d’apprentissage associées à ces architectures profondes. Nous commencerons par rappeler les problèmes de prédiction et classification et nous expliquerons en quoi les réseaux de neurones sont à même de résoudre ces problèmes. Après avoir présenté les limitations associées à l’apprentissage statistique de ces modèles, nous discuterons des méthodes d’apprentissage profond. Enfin, quelques applications directes de ces architectures seront présentées.

Biographie : Yohan Petetin a reçu son doctorat en mathématiques appliquées de Télécom SudParis et de l’Université Pierre et Marie Curie en 2013. Entre 2013 et 2015, il a travaillé comme ingénieur-chercheur au Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives. En particulier, il s’est intéressé à l’utilisation des réseaux de neurones profonds pour des problèmes de classification audio. Depuis Septembre 2015, il est maître de conférences à Télécom SudParis, département CITI. Ces thématiques de recherche sont le filtrage statistique et le machine learning.