classification sous contrainte d'interprétabilité

par Oumaima Alaoui Ismaili

Projet de thèse en Sciences pour l'ingenieur - Mathematiques, Informatique et Physique

Sous la direction de Antoine Cornuejols.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Agriculture, Alimentation, Biologie, Environnement, Santé (Paris ; 2015-....) , en partenariat avec Laboratoire Mathématiques et Informatique Appliquées (Paris) (laboratoire) et de AgroParisTech (France) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 18-11-2013 .


  • Résumé

    L'objectif de la thèse est d'identifier et d'évaluer les techniques de clustering supervisé les plus efficaces de la littérature, puis de proposer de nouvelles méthodes adaptées aux particularités des données de France Télécom, à savoir des données possédant une structure relativement complexe, mais surtout disponibles en grande volumétrie. On cherchera des d'applications industrielles dans la gestion de réseau d'un opérateur de télécommunications et/ou dans la gestion de documents.

  • Titre traduit

    how to segment and classify in a simultaneous way


  • Résumé

    The thesis objective is to identify and evaluate the most efficient clustering methods used in literature domain; but also to suggest new methods to adapt France Télécom's specific data, furthermore these data possess quite a complex structure and are available in great volumetry. We will be looking for network management's industrial applications focusing on telephone operators and/or documents management.