[bull-ia] Proposition stage master Data Mining et Contraintes

 

*Proposition de stagede master2 recherche *

*Data Mining et Programmation par Contraintes*

Equipe Contraintes et Apprentissage

LIFO – Université d’Orléans

**

**

Dans l’équipe Contraintes et Apprentissage du LIFO, nous nous
intéressons à la modélisation en Programmation par Contraintes(PPC) de
problèmes d’apprentissage automatique et de fouille de données. Lesujet
de stage proposé s’inscrit dans la continuité detravauxque nous menons
depuis 5 ans autour du clustering sous contraintes.Nous avons développé
un modèle de clustering en PPC que nous cherchons dans ce stage à
étendreprincipalement selon les axes suivants :

– prise en compte de contraintes souples et de contraintes bruitées

– incrémentalité : capacité à intégrer de nouvelles données ou de
nouvelles contraintes.

Le langage de programmation sera Gecode pour la PPC et Python pour le
développement de scripts.

Nous disposons d’un financement de thèse sur la thématique Data Mining
et Contraintes pour la rentrée prochaine. Un appel à candidature sera
effectué prochainement. Avoir déjà effectué un stage sur cette
thématique pourra être un atout.

*Niveau *:Master 2 recherche ou équivalent.

**

*Compétences requises: *Le stagiaire devra avoir des compétences en Data
Mining et/ou en Programmation par Contraintes.

*Lieu : *LIFO, Université d’Orléans

*Responsables du stage :*

**Thi-Bich Hanh Dao, Thi-Bich-Hanh.Dao@univ-orleans.fr

**Christel Vrain, christel.vrain@univ-orleans.fr

*Durée du stage : *4 mois, à partir d’avril 2018.

**

*Références*

[1] T-B-H. Dao, K-C. Duong and C. Vrain, A Declarative Framework for
Constrained Clustering, in ECML/PKDD 2013, pages 419-434, 2013.

[2] T-B-H. Dao, K-C. Duong and C. Vrain, Constrained Clustering by
Constraint Programming, Artificial Intelligence Journal, 244, pages
70-94, 2017

[3] T-B-H. Dao, C. Vrain, K-C. Duong, I. Davidson. A Framework for
Actionable Clustering Using Constraint Programming. In /ECAI,/ pages
453-461, 2016.

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Proposition
de stage  de master  2 recherche

Data
Mining et Programmation par Contraintes

Equipe
Contraintes et Apprentissage

LIFO – Université
d’Orléans

 

 

Dans
l’équipe Contraintes et Apprentissage du LIFO, nous nous
intéressons à la
modélisation en Programmation par Contraintes  (PPC) de problèmes d’apprentissage automatique
et de fouille
de données. Le  sujet de
stage
proposé s’inscrit dans la continuité de
travaux  que nous
menons
depuis 5 ans autour du clustering sous contraintes.  Nous avons développé un modèle de clustering en
PPC que nous
cherchons dans ce stage à étendre
principalement selon les axes suivants :

 


prise en compte de contraintes souples et de contraintes
bruitées


incrémentalité : capacité à intégrer de nouvelles données ou de
nouvelles
contraintes.

 

Le
langage de programmation sera Gecode pour la PPC et Python pour
le développement
de scripts. 

 

Nous
disposons d’un financement de thèse sur la thématique Data
Mining et
Contraintes pour la rentrée prochaine. Un appel à candidature
sera effectué
prochainement. Avoir déjà effectué un stage sur cette thématique
pourra être un
atout.

 

Niveau :  Master
2 recherche ou équivalent.

 

Compétences
requises:
Le
stagiaire devra avoir
des compétences en Data Mining et/ou en Programmation par
Contraintes.

 

Lieu : LIFO, Université d’Orléans

 

Responsables du stage : 

Thi-Bich Hanh Dao,
Thi-Bich-Hanh.Dao@univ-orleans.fr

Christel Vrain,
christel.vrain@univ-orleans.fr

 

Durée du
stage :
4 mois, à
partir d’avril
2018.

 

Références

 

[1] T-B-H.
Dao, K-C. Duong and C.
Vrain, A Declarative Framework for Constrained Clustering, in
ECML/PKDD 2013, pages
419-434, 2013.

[2] T-B-H. Dao, K-C. Duong and C. Vrain,
Constrained Clustering by
Constraint Programming, Artificial Intelligence Journal, 244,
pages 70-94, 2017

[3] T-B-H. Dao, C. Vrain,
K-C. Duong, I. Davidson. A Framework for Actionable Clustering
Using Constraint
Programming. In  ECAI, pages 453-461,
2016.

 

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