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Meetup ML Rennes - Transport Optimal et Science des données

Le transport optimal est une théorie mathématique riche issue d’un problème initialement formulé par Gaspard Monge au 18ème siècle, et qui se demandait comment déplacer un tas de sable d’un endroit à un autre en fournissant le moins d’effort possible. De récents progrès théoriques et algorithmiques ont permis l’utilisation de cette théorie dans le domaine de la science des données. Cet exposé présentera une introduction aux concepts basiques du transport optimal, et discutera de son application au problème récurrent d’adaptation de domaines, qui consiste à transférer de l’information d’une base d’apprentissage sensiblement différente du jeu de données de test. shortbio : Nicolas Courty est Professeur des Universités en Informatique à l’Université de Bretagne Sud. Il est actuellement en délégation INRIA dans l’équipe Panama de l’IRISA. Ses sujets de recherche portent principalement sur le machine learning et son application à des problèmes de vision par ordinateur / télédétection. Il est responsable du projet ANR OATMIL sur le sujet ’Transport Optimal et Machine Learning'.