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Objectifs :
L'Analyse de Données Topologiques est un phénomène émergent dans l'exploration d'analyse données et de data mining. ces dernières années. L'idée d'utilisier des outils topologiques pour relever les défis de jeux de données, notamment ceux pour lesquels les observations se situent sur ou à proximité de structures géométriques non triviales qui peuvent tromper les techniques classiques. Les méthodes topologiques sont en effet capable d'extraire des données des informations utiles à propos de ces structures géométriques, et exploiter cette information pour améliorer l'analyse du pipeline.
Lectures suggerées :
Herbert Edelsbrunner and John Harer, Computational Topoogy: An Introduction, AMS press
S. Oudot. Persistence Theory: From Quiver Representations to Data Analysis. AMS Surveys and Monographs, Vol. 209, 2015
James R. Munkres. Elements of Algebraic Topology. Perseus, 1984
Langue : Le matériel du cours est en Anglais. Les cours peuvent être en français ou en anglais, selon la préférence des étudiants.
Evaluation : Examen final écrit, possibilité d'ajouter un cours en laboratoire noté
Retours de l'année dernière : Si vous vous venez de MP, ce cours est pour vous ; si vous ne venez pas de MP, ce cours est aussi pour vous, bien que vous devrez travailler plus dur. Dans tous les cas, les objectifs restent atteignables et ! Vous pouvez visiter la page du cours pour plus d'information, ou contacter le responsable si vous avez des questions.
- Responsable: Mordacq Julie
- Responsable: Oudot Steve