• xmlui.mirage2.page-structure.header.title
    • français
    • English
  • Help
  • Login
  • Language 
    • Français
    • English
View Item 
  •   BIRD Home
  • LAMSADE (UMR CNRS 7243)
  • LAMSADE : Thèses
  • View Item
  •   BIRD Home
  • LAMSADE (UMR CNRS 7243)
  • LAMSADE : Thèses
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Browse

BIRDResearch centres & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesTypeThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesType

My Account

LoginRegister

Statistics

Most Popular ItemsStatistics by CountryMost Popular Authors
Thumbnail

Contributions to unsupervised learning from massive high-dimensional data streams : structuring, hashing and clustering

Contributions à l'apprentissage non supervisé à partir de flux de données massives en grande dimension : structuration, hashing et clustering

Morvan, Anne (2018), Contributions to unsupervised learning from massive high-dimensional data streams : structuring, hashing and clustering, doctoral thesis prepared under the supervision of Atif, Jamal, Université Paris Dauphine

View/Open
2018PSLED033.pdf (18.49Mb)
Type
Thèse
Date
2018-11-12
Metadata
Show full item record
Author(s)
Morvan, Anne
Under the direction of
Atif, Jamal
Abstract (FR)
Cette thèse étudie deux tâches fondamentales d'apprentissage non supervisé: la recherche des plus proches voisins et le clustering de données massives en grande dimension pour respecter d'importantes contraintes de temps et d'espace.Tout d'abord, un nouveau cadre théorique permet de réduire le coût spatial et d'augmenter le débit de traitement du Cross-polytope LSH pour la recherche du plus proche voisin presque sans aucune perte de précision.Ensuite, une méthode est conçue pour apprendre en une seule passe sur des données en grande dimension des codes compacts binaires. En plus de garanties théoriques, la qualité des sketches obtenus est mesurée dans le cadre de la recherche approximative des plus proches voisins. Puis, un algorithme de clustering sans paramètre et efficace en terme de coût de stockage est développé en s'appuyant sur l'extraction d'un arbre couvrant minimum approché du graphe de dissimilarité compressé auquel des coupes bien choisies sont effectuées.
Abstract (EN)
This thesis focuses on how to perform efficiently unsupervised machine learning such as the fundamentally linked nearest neighbor search and clustering task, under time and space constraints for high-dimensional datasets. First, a new theoretical framework reduces the space cost and increases the rate of flow of data-independent Cross-polytope LSH for the approximative nearest neighbor search with almost no loss of accuracy.Second, a novel streaming data-dependent method is designed to learn compact binary codes from high-dimensional data points in only one pass. Besides some theoretical guarantees, the quality of the obtained embeddings are accessed on the approximate nearest neighbors search task.Finally, a space-efficient parameter-free clustering algorithm is conceived, based on the recovery of an approximate Minimum Spanning Tree of the sketched data dissimilarity graph on which suitable cuts are performed.
Subjects / Keywords
Apprentissage non supervisé; Recherche des plus proches voisins; Flux; Approximation; Réduction de dimension; Hachage; Résumés minimalistes; Unsupervised learning; Nearest neighbors search; Streaming; Clustering; Approximation; Dimensionality reduction; Hashing; Sketching

Related items

Showing items related by title and author.

  • Thumbnail
    Apprentissage supervisé de données symboliques et l'adaptation aux données massives et distribuées 
    Haddad, Raja (2016-11) Thèse
  • Thumbnail
    Extension des Programmes Génétiques pour l’apprentissage supervisé à partir de très larges Bases de Données (Big data) 
    Hmida, Hmida (2019-10-23) Thèse
  • Thumbnail
    Approches nouvelles des modèles GARCH multivariés en grande dimension 
    Poignard, Benjamin (2017-06-15) Thèse
  • Thumbnail
    Algorithmes efficaces pour l’apprentissage de réseaux de préférences conditionnelles à partir de données bruitées 
    Labernia, Fabien (2018-09-27) Thèse
  • Thumbnail
    La relation supérieure comme une capacité dynamique dans des restaurants de petite et de moyenne tailles au Brésil, en France et au Maroc : une analyse à partir des processus d'apprentissage et contrôle de risques stratégiques 
    Candido-Custodio, Juliana (2013-04) Thèse
Dauphine PSL Bibliothèque logo
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny 75775 Paris Cedex 16
Phone: 01 44 05 40 94
Contact
Dauphine PSL logoEQUIS logoCreative Commons logo