Séminaire
Organisme intervenant (ou équipe pour les séminaires internes)
INRAe
Nom intervenant
Sébastien Coube
Résumé
Processus Gaussiens Non-Stationnaires
Une approche bayésienne, des problèmes computationnels,
un package R, des conclusions pratiques.
Une approche bayésienne, des problèmes computationnels,
un package R, des conclusions pratiques.
Cet exposé présente un travail de long cours commencé lors de mon doctorat, en 2020, et réalisé en collaboration avec Benoît Liquet, mon directeur de thèse (pr Université de Pau), et Sudipto Banerjee (pr UCLA).
Le but est de travailler avec des modèles spatiaux en y introduisant de la non-stationnarité. Cela permet, a priori, de rendre justice à l'hétérogénéité spatiale de grands jeux de données en capturant des changement de comportements entre différentes parties du territoires. Cependant, ces modèles peuvent vite ressembler à une boîte de Pandore : où en mettre, déjà, de la non-stationnarité ? Comment lui trouver une paramétrisation interprétable ? Comment choisir un modèle et éviter le sur-apprentissage ? Comment faire tourner le modèle en un temps raisonnable ? Et enfin, est-ce que ça marche ?
Lieu
Amphi A -1
Date du jour
Date de fin du Workshop