Machine learning group ICTteam institute UCL Lab'InSight Artificial Intelligence
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1 Bruxelles – 30 mai 2011 MLG – Machine Learning Group ICT TEAM INSTITUTE UCL, Louvain-La-Neuve Prof. Pierre Dupont Professeur Lab’Insight « Intelligence Artificielle » - Datamining et Business Intelligence, Bruxelles, le 30 mai 2011
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1 Bruxelles – 30 mai 2011
MLG – Machine Learning Group ICT TEAM INSTITUTE
UCL, Louvain-La-Neuve
Prof. Pierre Dupont Professeur
Lab’Insight « Intelligence Artificielle » - Datamining et Business Intelligence, Bruxelles, le 30 mai 2011
2 Bruxelles – 30 mai 2011
DOMAINES DE COMPÉTENCES ET CIBLES INDUSTRIELLES
Domaines de compétences •Modélisation statistique •Classification supervisée et non-supervisée, régression •Sélection de variables et réduction de dimensionalité •Traitement et analyse d'images •Prédiction de séries temporelles •Filtrage collaboratif
Secteurs d’activité potentiellement intéressés •Secteur multimédia •Secteur de la santé (cliniques, industries pharma et biotechnologiques, ...) •Business intelligence, finance et secteur bancaire •Secteur de la distribution/logistique •Secteur de la production (aéronautique, agro-alimentaire, ...)
3 Bruxelles – 30 mai 2011
Analyses d’images médicales en radiothérapie
Analyses d’images médicales en radiothérapie
•Identification automatique des zones à traiter par radiothérapie Exemple : Machoire, Glandes salivaires, Vertèbre, Vaisseaux sanguins, Zones ganglionnaires (à cibler)
4 Bruxelles – 30 mai 2011
Biomarqueurs pour le diagnostic précoce des arthroses par micro-puces ADN
Biomarqueurs pour le diagnostic précoce des arthroses par micro-puces ADN
5 Bruxelles – 30 mai 2011
Classification de spectres infrarouges Classification de spectres infrarouges
Concentration d'alcool prédite
-0.30
-0.20
-0.10
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0 50 100 150 200 250
Niveau d'alcool
admissible
Modélisation
Information connue
+/-
Bruxelles – 30 mai 2011
→ Calcul de modèles prédictifs à partir de données fournies par industriels ou « clients » académiques → Exemple : kit de diagnostic clinique
→ Validation des modèles et estimation de leurs performances → Exemple : sensitivité/spécificité pour diagnostiquer de
nouveaux patients
→ Visualisation de données, sélection de variables → Exemple : interprétation des mesures les plus pertinentes,
liste de gènes jouant le rôle de marqueurs
→ Méthodes et outils d'aide à la décision → Exemple : liens privilégiés entre clients et produits 6
SERVICES A L’ENTREPRISE
SERVICES A L’ENTREPRISE
7 Bruxelles – 30 mai 2011
CONTACTS LABO
Prof. Pierre Dupont Professeur
[email protected] - Phone : +32 10 47 91 14
Prof. Michel Verleysen Professeur
[email protected] - Phone : +32 10 47 25 51
Université Catholique de Louvain Machine Learning Group 3, Place du Levant - B-1348 Louvain-la-Neuve
www.ucl.ac.be/mlg/
