Date / Heure
Date(s) - 11/04/2019
12h00 - 14h00
Emplacement
Institut DATAIA - Amphithéâtre Sophie Germain, Bâtiment Alan Turing
Catégories
Deep Learning for Omics Data: Application to Phenotype Prediction based in Gene Expression Data.
In the first part of the talk, I will make a quick state of the art of the problems in “omics” data analysis in which deep learning has been used successfully. Then I will present our work on the prediction of phenotype based on gene expression data with a deep neural network. In this task, we focus on two issues: the learning with a small training set and the interpretation of the network. For the small training set problem, we propose methods based on transfer learning and semi-supervised learning. For interpretation, we backpropagate the predictions through the network in order to identify relevant genes and neurons that we associate them to biological knowledge.
Biographie
2006 : Phd université Paris 13 (Apprentissage supervisé pour les données transcriptomiques)
2008 – 2015 : Maitre de conférence au laboratoire LIPADE (Univ. Paris Descartes)
Depuis 2015 : Professeur des universités au laboratoire IBISC (univ. Evry)
Domaine de recherche :
– Machine learning: Apprentissage supervisée, Deep learning, Détection d’anomalies, Réduction de dimension, Biclustering, méthodes d’ensemble.
– Applications: Médecine personnalisée, Données omiques, Système de diagnostic, Transports autonomes, maintenance préventive.
– Recherches actuelles : Deep learning, Application à la génomique et la santé
Informations pratiques :
Horaires :
De 12h00-14h00
Un buffet sandwich sera disponible à partir de 11h30 pour ceux qui le souhaitent.
Inscription :
Ouvert à tous. Inscription gratuite mais obligatoire. (merci de présenter une pièce d’identité à l’accueil du bâtiment)
