Action Sodas
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scientifiques
Avec l'expansion considérable de la
technologie informatique, partout dans le monde, de vastes
ensembles de données sont recueillis et la mise au point d'outils
pour extraire des connaissances de ces données devient crucial.
L'action SODAS a pour objectif d'étendre, à ces ensembles de
données, les outils de la statistique descriptive et
exploratoire. Cette extension a lieu, d'une part en entrée, par
le traitement des données complexes issues, par exemple, de
classes résumant de tels ensembles et, d'autre part en sortie, en
fournissant des connaissances sous forme de nouvelles structures
classificatoires dont les classes sont munies de descriptions
facilement interprétables pour l'utilisateur. Elle rejoint ainsi
la problématique du "Data Mining" en s'appuyant sur l'acquis et
l'expérience de notre équipe dans le domaine de la
classification.
L'objectif immédiat de l'action SODAS est de réaliser les
différentes tâches du projet ESPRIT qui nous ont été allouées.
Rappelons que notre proposition SODAS a été acceptée et qu'elle
doit durer 3 ans. Le projet européen SODAS a pour objectif
l'étude et le développement de méthodes d'analyse des données
symboliques et l'application de ces méthodes aux bases de données
de la statistique publique. Il se décompose en trois phases :
- la gestion des structures de données
numériques-symboliques,
- une acquisition facile des données, soit à partir d'un
expert, soit à partir du contenu de bases de données
existantes,
- l'application de méthodes d'analyse de données, soit
directement par des méthodes d'analyse spécifiques à ces
données complexes, soit par des méthodes d'analyse classique,
après transformation des données et au travers de couplages
avec des logiciels d'analyse de données existants.
Les recherches développées dans le cadre de l'action SODAS
s'inscrivent dans un ou plusieurs de ces thèmes généraux qui sont
:
- Analyse des données symboliques : description des
objets symboliques et des méthodes de traitement utilisés dans
le projet SODAS, extension à de nouveaux types de tableaux de
données ;
- Partitionnement récursif et identification : liens
entre réseaux de neurones et segmentation, validation des
résultats ;
- Classification automatique : extensions de la
classification à des cadres moins contraignants, méthode
divisive de classification, validation d'une classe.
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