Bandeau du Laboratoire d'Informatique & Systèmes (LIS)

QARMA : éQuipe d’AppRentissage de Marseille

Mots clés

Apprentissage Automatique, Apprentissage de Dictionnaires, Apprentissage Profond, Apprentissage de Représentations, Apprentissage Spectral, Bandits, Inférence Grammaticale, Méthodes à noyaux, Théorie de l’Apprentissage

Responsable

Thierry ARTIERES / Cecile CAPPONI

Membres

ARTIERES Thierry  Enseignant-Chercheur / Chercheur
AYACHE Stephane  Enseignant-Chercheur / Chercheur
BAUVIN Baptiste  Doctorant
BENAZHA Hamed  Doctorant
BENSAID Siouar  Post-Docs / ATER / Ingenieurs
BOUSCARRAT Leo  Doctorant
BUYANNEMEKH Khulganaa  Doctorant
CAPPONI Cecile  Enseignant-Chercheur / Chercheur
CASALE Balthazar  Doctorant
CHERFAOUI Farah  
DEJASMIN Julien  Doctorant
DUPE Francois-xavier  Enseignant-Chercheur / Chercheur
EMIYA Valentin  Enseignant-Chercheur / Chercheur
EYRAUD Remi  Enseignant-Chercheur / Chercheur
FERRE Quentin  Doctorant
GIFFON Luc  Doctorant
GUIJARRO CALVO clara  Doctorant
HARIZ Kais  Doctorant
KADRI Hachem  Enseignant-Chercheur / Chercheur
KOZYNETS Oleh  Doctorant
LAMOTHE Charly  Doctorant
NIMJE Swetali  Doctorant
PRODHOMME Alexis  Post-Docs / ATER / Ingenieurs
RALAIVOLA Liva  Enseignant-Chercheur / Chercheur
SCHATZ Thomas  Enseignant-Chercheur / Chercheur
SELLAMI Akrem  Post-Docs / ATER / Ingenieurs
SENOUSSI Malek  Doctorant
SICRE Ronan  Enseignant-Chercheur / Chercheur
SINNAEVE Adrien  Doctorant
SONG Solene  Post-Docs / ATER / Ingenieurs
STURGIS Raphael  Doctorant
THORET Etienne  Post-Docs / ATER / Ingenieurs
TORRES FIGUEROA Felipe  Doctorant
VILLOUTREIX Paul  Post-Docs / ATER / Ingenieurs
YADAV Rohit  Doctorant
ZHANG Hanwei  Post-Docs / ATER / Ingenieurs

Objectif scientifique

equipe QarmaQarma est l’équipe de Machine Learning du LIS. Elle couvre trois aspects majeurs de l’apprentissage automatique: le deep learning, la théorie de l’apprentissage, et l’apprentissage dans le cadre du traitement du signal. QARMA est en particulier une équipe de référence dans certains aspects de l’apprentissage théorique (inférence grammaticale et aspects spectraux, noyaux à valeurs opérateurs, bornes de généralisation, etc.). Son approche de l’apprentissage et du traitement du signal est moteur, enrichie de plusieurs collaborations avec des mathématiciens de l’I2M et d’ailleurs.

L’équipe promeut l’enrichissement mutuel de la recherche fondamentale et de la recherche appliquée, génératrice de problèmes originaux et difficiles. Parmi ses cadres applicatifs favoris: les neurosciences depuis 2011, la bioinformatique et l’astrophysique, mais aussi la musique ou encore le multimedia et les séries temporelles depuis 2009.

L’équipe QARMA a été créée en 2012 et compte 10 permanents et une dizaine de doctorant(e)s et post-doctorant(e)s. Elle est principalement localisée sur Chateau-Gombert. Certains doctorants sont co-encadrés avec l’INT, le CPPM, le TAGC, ou l’université de Québec. Elle émarge à de multiples projets de recherches, théoriques et/ou appliqués. Au sein du LIS, QARMA est rattachée à la fois au pôle Calcul et au pôle Science des Données, un double rattachement dû à la nature de la discipline qui est au coeur de ses recherches, fortement enracinée dans la théorie du calcul et de l’information, mais avec comme objectif de résoudre des problèmes difficiles issus de problématiques sociétales ou industrielles.

Site Web de l’équipe

http://qarma.lis-lab.fr

Publications de l’équipe

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