Transfert d’hypothèse par projection entre espaces

Encadrants : 

Occurrences : 

2018

Nombre d'étudiants minimum: 

2

Nombre d'étudiants maximum: 

4

Nombre d'instances : 

1

En apprentissage artificiel, une hypothèse de stationnarité est souvent observée et garantit que le concept appris reste valide après la phase d’apprentissage. Tant au niveau de l’intelligence humaine que des applications en traitement des données, cette hypothèse n’est souvent pas valide. Néanmoins, des connaissances acquises dans un contexte peuvent se révéler très utiles dans un autre contexte, bien que demandant une adaptation. Ce travail de transposition s’appelle « apprentissage par transfert ».

Le but de ce projet est de mettre en place une méthode simple de transfert, basée sur l’estimation d’une fonction de projection entre espaces et sur du « boosting » (qui peut être interprété comme une collaboration entre apprenants faibles pour se renforcer). Des applications diverses seront proposées, selon les préférences et motivations du groupe (séries temporelles, reconnaissance d’images, données numériques…).

Pour ce projet, un bon niveau mathématique (algèbre linéaire, probabilités) est préférable mais pas limitant. Le projet permettra d’explorer quelques méthodes classiques d’apprentissage artificiel dans un cadre original.