Lieu: Anatomie comparée (Paris).

Résumé: L’objectif du séminaire est de donner une vue d’ensemble des grandes familles d’algorithmes d’apprentissage automatique qui permettent de traiter/modéliser des données en biologie/éthologie ainsi que des exemples d’applications. Nous verrons donc des exemples d’algorithmes pour l’apprentissage supervisé, non-supervisé et l’apprentissage par renforcement. J’y associerai des exemples d’utilisation de ces algorithmes pour différents problèmes: en biologie, apprentissage supervisé pour lier l’activité neurale à un comportement; en éthologie, apprentissage non-supervisé pour l’étude du langage des dauphins et apprentissage par renforcement pour modéliser le comportement d’un rongeur dans un labyrinthe.