FDST 2019 | Apprentissage à partir de flux de données et séries temporelles : convergences, spécificités et défis partagés

Les flux de données peuvent être considérés comme des séries temporelles infinies. Cela implique des traitements spécifiques dans la mesure où la prise de décision est en général décidée à partir d’une information partielle, susceptible d’évoluer au cours du temps (concept drift), en tenant compte d’un historique difficile à délimiter […] L’objectif de la journée FDST2019 est de rassembler des chercheurs (expérimentés et des doctorants) pour effectuer un point sur les convergences et divergences en tentant de dégager quelques défis communs.

à Télécom Paris, 46 rue Barrault, Paris 13e