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URL:https://www.i2m.univ-amu.fr/evenements/luminy-thierry-artieres-lip6-cl
 assification-dans-un-tres-grand-nombre-de-categories/
SUMMARY: (...): [Luminy] Thierry Artières (LIP6) : Classification dans un 
 très grand nombre de catégories
DESCRIPTION:: La croissance du volume des données\\\, leur complexificatio
 n\\\, la multiplication des besoins exprimés par les nouvelles applicatio
 ns liées aux nouveaux moyens d’accès aux données (web\\\,  mobilité\
 \\, sites collaboratifs\\\, etc\\\,)  génèrent quantité de nouveaux pro
 blèmes de traitement de données pour lesquels l’apprentissage automati
 que doit produire de nouvelles solutions. Un exemple emblématique de ce p
 hénomène est le problème de la classification multiclasses et de sa dé
 clinaison à un grand nombre de classes (e.g. > 100 000)\\\, ce qui  corre
 spond à des problématiques telles que l’indexation de documents textue
 ls dans une ontologie ou une taxonomie hiérarchique\\\, l’annotation de
  photos ou de vidéos... Ce changement quantitatif du problème impose un 
 changement qualitatif des méthodes. Il est impératif pour obtenir des sy
 stèmes exploitables en pratique de concevoir des méthodes de complexité
  sous linéaire dans le nombre de classes\\\, en apprentissage mais surtou
 t en inférence.  \nDans ce contexte\\\, je décrirai des travaux réalis
 és sur la conception de classifieurs rapides en inférence pour le cadre 
 monolabel inspirés de l’idée des Error Correcting Output Codes. Puis j
 e décrirai comment il est possible d'étendre cette idée à la classific
 ation multilabels\\\, en exploitant une procédure de codage d’un ensemb
 le d’éléments par filtres de Bloom\\\, tout en ayant une garantie sur 
 l'erreur réalisée en termes de Hamming Loss.
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