Apprentissage automatique, Apprentissage profond, optimisation

L’équipe MLIA mène des recherches centrées sur les thématiques de l’apprentissage statistique (Machine Learning) avec un accent sur les aspects algorithmiques et sur les applications. Les enjeux principaux relèvent de l’analyse de données sémantiques et la modélisation de systèmes physiques complexes.

MLIA a été un acteur majeur dans le développement de l’apprentissage profond et des réseaux de neurones en France. Historiquement, elle a été un groupe pionnier dans ce domaine. Ces dernières années, la majorité de la recherche à MLIA se situe dans ce domaine. Nous étudions l’apprentissage profond dans différents domaines, avec un accent particulier sur la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond basé sur la physique.

Adresse :
Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique Sorbonne Université – Campus Pierre et Marie Curie Pyramide - 4, place Jussieu 75005 Paris – France

Responsable équipe :
Patrick Gallinari
Nom du Co-responsable équipe :

Nom du Contact administratif :


Site web : Cliquez ici
Mots clés : #Apprentissage #automatique #Apprentissage #profond #Vision #Traitement #automatique #langage #nature #Apprentissage #profond #physique #Calculs #distribués #asynchrones #Machine #Learning #Deep #Learning #Vision #Natural #Language #Processing #Physics-#Based #Deep #Learning #Distributed #Asynchronous #Computations