le 17 mai 2017
Vue d’ensemble : Un certain nombre d’applications modernes de la prise de décision séquentielle nécessitent le développement de stratégies qui s’adaptent à la structure sous-jacente des données (graphe, réseau, etc.) et qui sont robustes aux changements du signal. Il s’agit notamment des systèmes de recommandation intégrant des informations sur les réseaux sociaux, des radios cognitives, de la prise de décision décentralisée ou de l’apprentissage par renforcement structuré et robuste, pour n’en citer que quelques-uns. Afin d’anticiper et d’influencer la prochaine génération d’applications du domaine, nous devons donc pousser la théorie de la prise de décision séquentielle à un niveau supérieur, y compris le développement récent des méthodes spectrales, des matrices de faible rang et de la prise de décision basée sur les graphes. Nous avons l’intention de donner de la visibilité à ce sujet transdisciplinaire grâce à l’organisation de ce séminaire ouvert aux chercheurs du domaine, des domaines connexes ainsi qu’aux jeunes chercheurs et aux étudiants en doctorat.
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