Belaaroussi Yassine

Type
Sujet
Classification progressive d’embryons par réseaux de neurones profonds
Date de début
Date de fin
Encadrant(s)
Alain Trubuil,Patrick Bouthemy, Alline Paula Reis, Marine Poulain
Equipe(s)
Description/résumé

On considèrera le problème de l’apprentissage progressif de différents classifieurs, à même d’être mis en œuvre sur des sous-ensembles d’images, emboîtés temporellement, du film. Ce projet aborde plusieurs défis interdisciplinaires de DATAIA :

  • Des donnĂ©es Ă  la dĂ©cision : Très clairement l’objectif est de parvenir Ă  un algorithme Ă  mĂŞme d’assister efficacement les biologistes dans leur prise de dĂ©cision. Les donnĂ©es considĂ©rĂ©es sont complexes (films en biologie du dĂ©veloppement), incomplètes (observation de projections seulement et non des objets 3D).

L’analyse a posteriori de l’ensemble des classifications à partir des prédictions, des données et des films, permettra de mieux décrire la variabilité de dynamique de développement au sein des différentes classes et d’acquérir des nouvelles connaissances, en ciblant des évènements particuliers au cours du développement.

  • Apprentissage et IA (apprentissage profond) : Nous souhaitons construire et mettre en Ĺ“uvre plusieurs classifieurs pour une prĂ©diction en ligne. L’apprentissage des diffĂ©rents prĂ©dicteurs sera fait hors ligne de façon incrĂ©mentale, au sens oĂą tout ou partie des estimations effectuĂ©es jusqu’au temps prĂ©cĂ©dent, les donnĂ©es Ă  l’instant courant, et Ă©ventuellement les donnĂ©es Ă  l’instant suivant pourraient ĂŞtre utilisĂ©es pour la construction du prĂ©dicteur Ă  l’instant courant (Learning Using Privilege Information, [Vapnik et al]).

Ecole/université (pour les thèses et les stages)
Université Clermont Auvergne
Niveau/diplĂ´me (pour les stages)
master 2