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teaching:mfe:ia [2019/05/06 13:50] bersini |
teaching:mfe:ia [2020/02/24 10:55] stuetzle |
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| Ce mémoire se fera en collaboration avec des responsables marketing 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 pour l'essentiel d'études de type "clustering", "classification" et "sentiment analysis" au départ de nombreuses librairies déjà existantes. | Ce mémoire se fera en collaboration avec des responsables marketing 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 pour l'essentiel d'études de type "clustering", "classification" et "sentiment analysis" au départ de nombreuses librairies déjà existantes. | ||
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| + | * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]] | ||
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| + | ===== Le data mining en tant qu’outil d’aide à la gestion active d’actifs cotés ===== | ||
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| + | L’idée de ce mémoire serait d’avoir un travail en plusieurs parties dont notamment : | ||
| + | • une partie théorique qui reprendrait les fondamentaux du data mining, | ||
| + | • un screening, une présentation et comparaison des outils existants utilisés dans le cadre de la gestion d’actifs cotés, | ||
| + | • une partie pratique destinée à construire un data set et à le modéliser. | ||
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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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| * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]] | * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]] | ||
| * [[https://www.ee-ip.org/|Jürgen Ritzek (EE-IP)]] | * [[https://www.ee-ip.org/|Jürgen Ritzek (EE-IP)]] | ||
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| - | ===== Software framework for ant colony optimization ===== | ||
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| - | Ants have inspired a number of computational techniques and among the most successful is ant colony optimization (ACO). ACO is an optimization technique that can be applied to tackle a wide variety of computational problems that arise in computer science, telecommunications, and engineering. While ACO has a very wide applicability, the development times for effective ACO algorithms can be relatively high. This is due to the fact that each time a new problem is to be tackled by an ACO algorithm, a researcher needs to implement the algorithms almost from scratch. | ||
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| - | The goal of the project is to provide a software framework to support the application and the implementation of ACO algorithms to new problems. The software framework will offer all the standard procedures that are used in ACO algorithms and will allow for the rapid prototyping of ACO algorithms. | ||
| - | The application of this software framework will be tested on a number of optimization problems. | ||
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| - | Required skills: The candidate should be well acquainted with programming in object oriented languages. | ||
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| - | * Contacts : | ||
| - | * [[http://iridia.ulb.ac.be/~mdorigo|Marco Dorigo (IRIDIA)]] | ||
| - | * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]] | ||