Poste Post-doc- Fouille de données incertaines

Post-doc- Fouille de données incertaines Post-Doc DeadLine: 30/12/2009 tdenoeux@hds.utc.fr http:// On dispose aujourd’hui, dans de nombreux domaines, de bases de données hétérogènes alimentées par des sources d’information diverses. Ces données n’étant pas toutes fiables ni précises, il peut être avantageux de représenter explicitement l’incertitude associée à chaque élément d’information. Pour cela, différents formalismes peuvent être utilisés, parmi lesquels les théories des probabilités, des possibilités, ou plus généralement des fonctions de croyance. Se pose alors le problème du traitement statistique de ces informations : comment étendre les techniques classiques d’apprentissage (classification supervisée ou non, extraction de caractéristique, régression, etc.) à des données incertaines ? Le travail de recherche proposé aura pour but d’apporter des contributions à ce problème, en prenant pour cadre la théorie des fonctions de croyance. Compétences demandées : Le candidat devra avoir effectué sa thèse dans l’un des domaines suivants : fouille de données, classification, apprentissage, reconnaissance de formes, analyse de données, statistique, raisonnement incertain, fusion d’informations, logique floue. Il devra avoir une bonne maîtrise de l’anglais scientifique et de bonnes capacités rédactionnelles. Laboratoire d’accueil : Heudiasyc, UMR CNRS 6599, Université de Technologie de Compiègne (http://www2.hds.utc.fr) Durée : La durée prévue est de 12 mois à partir de novembre 2009. Il y a cependant possibilité d’aménager les dates en fonction du cursus du candidat. Contact : Prof. Thierry Denoeux (tdenoeux@hds.utc.fr), http://www.hds.utc.fr/~tdenoeux Les candidats intéressés doivent transmettre électroniquement les pièces suivantes 1. CV détaillé 2. Lettre de motivation 3. Copie du rapport du jury de thèse et du rapport de soutenance (Ces documents pourront être fournis ultérieurement si la thèse n’a pas été soutenue au moment de la candidature).