Ecole d’hiver Statski en Machine Learning Besançon-Dijon

Dans le cadre de la Fédération BFCM, les masters Modélisation Statistique (UFC) et MIGS (UB) organisent chaque année l’école d’hiver Statski en machine learning et statistiques.

L’école regroupe environ cinquante participants et s’adresse aux étudiants de M2 des deux masters et également aux doctorants et membres des équipes de Probabilités et Statistique de Besançon et Dijon. Au programme, deux deux mini cours accompagnés d’ateliers de mise en pratique sous R ou Python et animés par des spécialistes de renommée internationale ainsi que des présentations de doctorants et des discussions libres entre participants.

La 4ème édition s’est déroulée du 31 janvier au 2 février 2024 à Villers-le-Lac avec les professeurs invités suivants:
– Alina Matei (Université de Neuchatel) , échantillonnage spatial avec R,
– David Nerini (Université Aix-Marseille), statistique des données fonctionnelles.

Organisation: Camelia Goga (LmB), Hervé Cardot (IMB), Clément Dombry (LmB)

Editions précédentes

3ème édition à Métabief du 1 au 3 février 2023

– Mathieu Carrière (INRIA Nice), Topological Data Analysis (with Python),
– Sylvain Sardy (Université de Genève), Approches pénalisées en statistique (avec R).

2ème édition à Villers-le-Lac du 26 au 28 janvier 2023

– Julien Chiquet (INRAE Paris), Stochastic Block Models (avec R),
– Benjamin Taylor (Lancaster University), Statistique Spatiale avec R.

1ère édition en visio-conférence les 4 et 5 février 2021

– Alexandre Gramfort (INRIA), Scikit Learn – présentation et étude de cas,
– Yannig Goude (EDF Lab), méthodes d’ensemble et agrégation d’expert pour la prédiction séquentielle de séries temporelles.