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Illustration de l'actualité : Soutenance de doctorat d'Eugène Ndiaye : Algorithmes d’optimisation sûrs pour la sélection de variables et le réglage d’hyperparamètre

Soutenance de doctorat d'Eugène Ndiaye : Algorithmes d’optimisation sûrs pour la sélection de variables et le réglage d’hyperparamètre

jeudi
4
octobre
2018

PhD Comics : I'm defending my thesis, Mom !

Jury

  • M. Joseph SALMON Télécom ParisTech Directeur de these
  • M. Gabriel PEYRE École Normale Supérieure Rapporteur
  • M. Alain RAKOTOMAMONJY Université de Rouen Rapporteur
  • M. Olivier FERCOQ Télécom ParisTech Co-directeur de these
  • Mme Chloé-Agathe AZENCOT0 Mines ParisTech Examinateur
  • M. Pascal BIANCHI Télécom ParisTech Examinateur
  • M. Ichiro TAKEUCHI Nagoya Institute of Technology Examinateur

Résumé

Le traitement massif et automatique des données requiert le développement de techniques de filtration des informations les plus importantes. Parmi ces méthodes, celles présentant des structures parcimonieuses se sont révélées idoines pour améliorer l’efficacité statistique et computationnelle des estimateurs, dans un contexte de grandes dimensions. Elles s’expriment souvent comme solution de la minimisation du risque empirique régularisé s’écrivant comme une somme d’un terme lisse qui mesure la qualité de l’ajustement aux données, et d’un terme non lisse qui pénalise les solutions complexes. Cependant, une telle manière d’inclure des informations a priori introduit de nombreuses difficultés numériques pour résoudre le problème d’optimisation sous-jacent et pour calibrer le niveau de régularisation. Ces problématiques ont été au cœur des questions que nous avons abordées dans cette thèse.