Sujet de Postdoc
Titre :
Méthodes d'apprentissage automatique pour la fusion de données spatio-temporelles
Dates :
2021/12/01 - 2022/11/30
Encadrant(s) : 
Description :
L'objectif général du projet est relatif au développement de méthodes d'apprentissage automatique pour représenter, analyser et traiter les données spatio-
temporelles. L'application visée est la biologie cellulaire, plus précisément l'analyse spatio-temporelle de mécanismes biologiques dans des populations
cellulaires. Les développements seront axés sur i) la proposition d'algorithmes originaux de fusion de données multimodales, ii) l'analyse de leurs
performances et iii) leur application à des jeux de données réelles. Les approches proposées feront appel à des techniques avancées de décompositions
tensorielles et/ou de réseaux neuronaux profonds. Une attention particulière sera accordée à la conception de méthodes robustes à la variabilité inter et intra
individus, permettant de traiter des données de grande dimension. Toute la partie applicative sera réalisée en étroite collaboration avec des biologistes du
CRAN.

Le candidat devra faire état de compétences méthodologiques et/ou théoriques dans un ou plusieurs des domaines suivants :
• Théorie des réseaux de neurones profonds
• Modèles de rang faible et/ou parcimonieux
• Traitement du signal sur graphe
Mots clés :
apprentissage automatique, fusion de données
Département(s) : 
Biologie, Signaux et Systèmes en Cancérologie et Neurosciences
Financement :
Financement postdoctoral interne CRAN