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URL:https://www.lisn.upsaclay.fr/evenements/methodologie-pour-la-conceptio
 n-et-lanalyse-de-competitions-en-apprentissage-automatique/
SUMMARY:Méthodologie pour la conception et l'analyse de compétitions en a
 pprentissage automatique.
DESCRIPTION:Résumé\nNous développons et étudions une méthodologie syst
 ématique et unifiée pour organiser et utiliser les compétitions scienti
 fiques dans la recherche\, en particulier dans le domaine de l'apprentissa
 ge automatique (intelligence artificielle basée sur les données).De nos 
 jours\, les compétitions deviennent de plus en plus populaires en tant qu
 'outil pédagogique et comme moyen de repousser les limites de l'état de 
 l'art en engageant des scientifiques de tous âges\, à l'intérieur ou à
  l'extérieur du milieu universitaire.On peut y voir une forme de science 
 citoyenne. Cette forme de contribution communautaire à la science pourrai
 t contribuer à la recherche reproductible et démocratiser l'intelligence
  artificielle.Toutefois\, si la distinction entre organisateurs et partici
 pants peut atténuer certains biais\, il existe un risque que des biais da
 ns la sélection des données\, les métriques d'évaluation\, et d'autres
  éléments de conception expérimentale compromettent l'intégrité des r
 ésultats et amplifient l'influence du hasard.Dans les cas extrêmes\, les
  résultats pourraient être inutiles\, voire préjudiciables à la commun
 auté scientifique et\, en conséquence\, à la société dans son ensembl
 e.Notre objectif est d'inscrire l'organisation de compétitions scientifiq
 ues dans un cadre rigoureux et d'offrir à la communauté des recommandati
 ons éclairées. Conjointement avec l'effort de développement des outils 
 d'organisation de compétitions que nous développons dans le cadre du pro
 jet CodaLab\, nous visons à fournir une contribution utile à la communau
 téCette thèse comprend des contributions théoriques s'appuyant sur la c
 onception expérimentale\, les statistiques et la théorie des jeux\, ains
 i que des résultats empiriques pratiques résultant de l'analyse des donn
 ées de compétitions passées.\nComposition du jury\nIoannis TSAMARDINOS 
 - Professeur\, University of Crete - Rapporteur &amp\; Examinateur\nMihael
 a VAN DER SCHAAR - Professeur\, University of Cambridge - Rapporteur &amp\
 ; Examinateur\nKristin BENNETT - Professeur\, Rensselaer Polytechnic Insti
 tute - Examinateur\nMagali RICHARD - Professeur\, Université Grenoble Alp
 es - Examinateur\nBertrand THIRION - Chercheur\, INRIA\, Université Paris
 -Saclay - Examinateur\nIsabelle GUYON - Professeur\, Université Paris-Sac
 lay - Directrice de thèse
CATEGORIES:AAC,Science des Données,Thèses et HDR
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