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Stage PFE – Clustering de séries temporelles
Dans le cadre de nos développements d’aide à la décision, nous souhaitons évaluer et comparer différentes techniques de partitionnement par classification automatique (clustering) de séries temporelles.
Dans le cadre d’exploration de données de grandes dimensions, de nombreuses techniques ont été proposées, basées sur des algorithmes tels que le k-means, SOM, le clustering hiérarchique… et utilisant différentes mesures de similarité / distances (distance euclidienne, Dynamic Time Warping…). L’objectif du stage serait de mettre l’accent sur les approches alternatives les plus prometteuses dans ce cadre spécifique.
Le stage débutera par un balayage des techniques existantes, suivie d’une implémentation des algorithmes les plus appropriés.
Des tests et évaluations de performances seront conduits sur un ensemble de base de séries temporelles.
Mots clés : Clustering, Machine learning, Big data, Data mining, K-means généralisé, Classification non supervisée
Stage PFE de 4 mois au minimum. Formation de type école d’ingénieur (ENSI /ENIT /INSAT /ESSTT /Faculté de Sciences …), technophile, spécialité mathématiques appliquées et/ou informatique / recherche opérationnelle, alliant :
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Offre d’emploi pour un travail Temps plein à Houmt Souk, Tunisie chez FinLight Research!
Postulez pour le poste Stage PFE – Clustering de séries temporelles avant la date 02/01/2019.
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