Apprentissage artificiel et fouille de données
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Le présent numéro de la revue RNTI est le prolongement des sixièmes journées thématiques sur l'Apprentissage Artificiel et la Fouille de Données (AAFD'14), organisées à l'Université Paris 13 en juin 2014. Les articles sélectionnés pour ce numéro sont issus d'un appel à publication lancé lors de la conférence AAFD'14. Ils sont cette année essentiellement tournés vers un thème très actif: l'apprentissage non supervisé, ici abordé sous des angles variés: méthodes matricielles, clustering, cartes topologiques, communautés dans les graphes.

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Produktbeschreibung
Le présent numéro de la revue RNTI est le prolongement des sixièmes journées thématiques sur l'Apprentissage Artificiel et la Fouille de Données (AAFD'14), organisées à l'Université Paris 13 en juin 2014. Les articles sélectionnés pour ce numéro sont issus d'un appel à publication lancé lors de la conférence AAFD'14. Ils sont cette année essentiellement tournés vers un thème très actif: l'apprentissage non supervisé, ici abordé sous des angles variés: méthodes matricielles, clustering, cartes topologiques, communautés dans les graphes.
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Autorenporträt
Younès Bennani est Professeur à l'Université de Paris 13 et chercheur au Laboratoire d'Informatique de Paris Nord (LIPN), UMR 7030 du CNRS. Il travaille sur les techniques d'apprentissage numériques depuis 1985. Ses activités de recherche sont centrées principalement sur l'apprentissage non supervisé collaboratif et l'exploration de données massives et complexes. Il a été responsable de l'équipe de recherche "Apprentissage Artificiel et Applications" au LIPN.