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teaching:mfe:ia [2018/04/19 17:07] stuetzle [Text Categorisation and quality control through automatic language processing] |
teaching:mfe:ia [2018/05/02 14:41] bersini |
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| Ce mémoire se fera en collaboration avec l'équipe médicale du centre pour l'anorexie et la boulimie de l'hôpital Erasme. Il consistera en l'analyse informatisée des données récoltées lors d'entretiens avec le patient et sa famille au cours du traitement. Les données sont actuellement stockées dans dans une base de données SPSS. Le mémoire consistera pour l'essentiel au traitement de ces données par des approches "Machine Learning" et "Data Mining" dans une perspective de Quality Management. | Ce mémoire se fera en collaboration avec l'équipe médicale du centre pour l'anorexie et la boulimie de l'hôpital Erasme. Il consistera en l'analyse informatisée des données récoltées lors d'entretiens avec le patient et sa famille au cours du traitement. Les données sont actuellement stockées dans dans une base de données SPSS. Le mémoire consistera pour l'essentiel au traitement de ces données par des approches "Machine Learning" et "Data Mining" dans une perspective de Quality Management. | ||
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| + | * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | ||
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| + | ===== Développer des solutions de text mining pour la société Procter & Gamble ===== | ||
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| + | Ce mémoire se fera en collaboration avec des responsables marketting de cette société. Il consistera en l'analyse informatisée des appréciations récoltées sur les produits de la firme et d'une analyse comparative avec les appréciations de concurrents. Il s'agira d'études de type "clustering", "classification" et "sentiment analysis". | ||
| * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | ||
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| * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | ||
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| - | ===== Etude pratique et expérimentale du langage de programmation F# ===== | ||
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| - | Depuis quelques années, Microsoft met en avant un nouveau langage de programmation F# créé dans le sillage des langages dits déclaratifs ou fonctionnels. Il semblerait que ce langage soit idéal pour le traitement des données. Le MFE consistera en une étude expérimentale de ce langage et un comparatif avec les langages de programmation aujourd'hui les plus usités. | ||
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| - | * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | ||
| ===== Etude de l'algorithme du Deep Learning ===== | ===== Etude de l'algorithme du Deep Learning ===== | ||
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| En biochimie, la simulation et l'optimisation des systèmes font intervenir tant et tant de variables que les dimensions sont plus que nombreuses. Ce caractère hyperdimensionnel fait exploser d'une part l'espace de recherche, mais augmente également la difficulté de l'espace de recherche. En effet, les variables d'états du système sont souvent corrélées non-linéairement. La force de ces dépendances délimite d'ailleurs souvent des modules fonctionnels qui, une fois détectés, peuvent être mis à profit. Les nouvelles techniques d'optimisation trouvent ainsi un écho logique dans le domaine de la bioinformatique ou de la chimie pharmaceutique. | En biochimie, la simulation et l'optimisation des systèmes font intervenir tant et tant de variables que les dimensions sont plus que nombreuses. Ce caractère hyperdimensionnel fait exploser d'une part l'espace de recherche, mais augmente également la difficulté de l'espace de recherche. En effet, les variables d'états du système sont souvent corrélées non-linéairement. La force de ces dépendances délimite d'ailleurs souvent des modules fonctionnels qui, une fois détectés, peuvent être mis à profit. Les nouvelles techniques d'optimisation trouvent ainsi un écho logique dans le domaine de la bioinformatique ou de la chimie pharmaceutique. | ||
| Au cours de ce mémoire, l'étudiant mettra en oeuvre diverses techniques se basant sur un principe de modularité. Il les analysera et les comparera sur un problème appliqué dans les domaines précités (diverses possibilités envisageables). Ce travail se constitue donc principalement comme une recherche appliquée où une méthodologie expérimentale rigoureuse sera requise. | Au cours de ce mémoire, l'étudiant mettra en oeuvre diverses techniques se basant sur un principe de modularité. Il les analysera et les comparera sur un problème appliqué dans les domaines précités (diverses possibilités envisageables). Ce travail se constitue donc principalement comme une recherche appliquée où une méthodologie expérimentale rigoureuse sera requise. | ||
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| + | * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | ||
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| + | ===== Utilisation de réseaux de neurones récurrents pour la détection d'arythmies cardiaques ===== | ||
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| + | Ce mémoire s'effectuera en collaboration avec le service de cardiologie d'Erasme et consistera en la détection automatique d'apparition d'arythmies cardiaques à l'aide des réseaux de neurones récurrents, qui semblent être très efficaces pour le traitement des séries chronologiques complexes. | ||
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