COLT 2015 - Conference On Learning Theory

La Conférence COLT 2015 aura lieu du 3 au 6 juillet prochain à Paris, au sein de l’Université Pierre et Marie Curie. Les sujets abordés concernent le machine learning et les thèmes afférents. La conférence entend la théorie de l’apprentissage au sens large, par exemple : design et analyse d’algorithmes d’apprentissage, apprentissage non supervisé ou semi-supervisé, deep learning, théories bayésiennes, prise de décision et incertitude, traitement du langage naturel… Si la conférence s’intéresse avant tout aux aspects théoriques, la consolidation des articles avec l’inclusion de résultats expérimentaux est encouragée.

Daniel A. Spielman, Professeur à l’Université de Yale et spécialiste des matrices de graphes Laplaciennes, sera invité à COLT par la Chaire Machine Learning for Big Data. Il présentera un article  avec Rasmus Kyng, Anup Raoet Sushant Sachdeva: Algorithms for Lipschitz Learning on Graphs.

Les chercheurs de la  Chaire Machine Learning for Big Data présenteront par ailleurs deux articles :

- Learning the dependence structure of rare events: a non-asymptotic study par Nicolas Goix, Anne Sabourin et Stéphan Clémençon.

- Low Rank Matrix Completion with Exponential Family Noise par Jean Lafond.

Programme détaillé, liste des conférenciers et des travaux présentés : www.learningtheory.org/colt2015