Analyse topologique des données multivariée pour l'apprentissage statistique

Multivariate topological data analysis for statistical machine learning

• Auteur / Autrice : David Loiseaux
• Direction : Frederic Cazals, Mathieu Carrière
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2021
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : DATASHAPE Sophia-Antipolis: Comprendre la forme des données

Mots clés

Mots clés libres

Analyse topologique des données

Persistance topologique

Machine learning

Statistiques

Inférence géométrique

Topological data analysis

Topological persistence

Machine learning

Statistics

Geometric inference

Résumé

Le projet consiste à développer un ensemble de méthodes mathématiques pour définir, calculer et utiliser des descripteurs topologiques multivariés pour l'apprentissage statistiques, avec des applications en biologie.

The goal of this PhD is to develop a mathematically grounded set of methods for defining, computing and using multivariate topological descriptors for statistical machine learning, with applications in computational biology.