Stage - bac+4/+5 - performances de modèles d'apprentissage avec la prédiction conforme - h/f

Ce stage relève de l'apprentissage supervisé et des statistiques. L'objectif est de s'approprier la méthode dite de prédiction conforme (aussi appelée inférence conforme) et de l'utiliser avec différents types de modèles d'apprentissage. Malgré les performances impressionnantes dans les tâches prédictives, en pratique il peut être difficile d'attacher de la confiance à la sortie de ces modèles. La prédiction conforme propose de garantir une précision aux prédictions faites avec un modèle d'apprentissage, sans faire d’hypothèse sur la distribution des données. Cette approche permet ainsi de construire des ensembles de prédiction de confiance avec un taux d'erreur garanti. Il est possible d’utiliser la prédiction conforme avec n'importe quel modèle pré-entraîné (tel qu'un réseau de neurones, une régression par processus Gaussien, une régression linéaire, un SVM, etc.) pour produire des ensembles dont on garantit qu'ils contiennent la véritable prédiction visée avec une probabilité spécifiée (90% par exemple)
Le stage se déroulera de la manière suivante. Une première partie sera une étude bibliographique afin de se familiariser avec les techniques de prédiction conforme [1]. Cette étude bibliographique se déroulera en parallèle d’une implémentation afin d’en acquérir une compréhension plus fine. Une deuxième partie sera consacrée à la mise en œuvre sur différents cas tests et à partir de différents modèles d’apprentissage. L’approche pourra être utilisée sur des modèles fournissant par nature une incertitude associée aux prédictions de type régression par processus gaussien afin d’identifier le gain de la prédiction conforme. Enfin, les problèmes ouverts et verrous techniques et numériques pourront être soulevés et investigués dans une dernière partie.
[1] A Gentle Introduction to Conformal Prediction and Distribution-Free Uncertainty Quantification, A. N. Angelopoulos and S. Bates https://arxiv.org/pdf/2107.07511.pdf

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à tous et toutes. Participant à la protection nationale, une enquête administrative est réalisée pour tous les salariés du CEA afin d'assurer l'intégrité et la sécurité de la nation.

probabilités, statistiques, machine learning, Python, R
Bac+4/+5