Projet ANF 2018 APSEM

L’apprentissage automatique et la statistique sont au coeur de la production des connaissance. En science expérimentale, avec l’afflux des données, les nouveaux moyens de calcul et les nouvelles techniques d’apprentissage, le paradigme de construction de la connaissance est inversé.

Préalablement, le scientifique partait d’une conceptualisation de son domaine puis collectait des données pour valider ou non son modèle (cf. méthode directe, méthode du modèle inverse).

L’ étape initiale de modélisation du phénomène est maintenant remplacée par une exploration des données qui aboutit à une émergence du modèle. Nous sommes à l’ère de la science par les données.

L'objectif est de faire se rencontrer la communauté des développeurs, des statisticiens, de l'apprentissage, du web sémantique et des expérimentateurs (producteurs de données) pour étudier l’apport de la structuration des données pour leur intégration, leur interopérabilité, leur sélection contextuelle pour améliorer la robustesse des apprentissages.

objectifs et ses enjeux

Il y a plusieurs enjeux scientifiques : - maîtriser ces nouveaux paradigmes de nouvelles méthodes pour la recherche pour la création de connaissance en sciences expérimentales - offrir des terrains expérimentaux pour des statisticiens, la recherche en informatique sur l’apprentissage (Intelligence Artificielle), - Expérimenter le web sémantique/données liées pour structurer les océans de données (ontologies descriptives, méthodes itératives, …) - identifier et développer les savoir-faire pour les ingénieurs en science des données

 
apsem2018.txt · Dernière modification: 2017/06/22 13:09 par lyriane.bonnet@univ-paris3.fr
 
Recent changes RSS feed Powered by PHP Powered by Pxxo Driven by DokuWiki