Différences

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-====== Sujets de thèse 2022-2025 ======
+====== Sujets de thèse ======
-Date limite pour candidater: <fc #ff0000>22 avril 2022</fc>
+===== Sujet pré-sélectionné par SCAI =====
+Offre de thèse 2022-2025 à Paris financée par l'institut Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI).
-====GraphologIA ====
+Date limite pour candidater: <fc #ff0000>25 avril 2022</fc>
-Offre de thèse à Paris financée par l'institut Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI).
-===Titre===
+Dépot des candidatures sur le [[https://www.sorbonne-universite.fr/projets-proposes-en-2022-programme-instituts-et-initiatives|site du programme instituts et initiatives]]
-GraphologIA : Actionner les méga-graphes de données
-dans les dataflows d’apprentissage automatique
+====GraphologIA : Actionner les méga-graphes de données dans les dataflows d’apprentissage automatique ====
 ===Encadrants===
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   * Camelia.Constantin@sorbonne-universite.fr
-==Contexte==
+===Contexte===
-Cette thèse en //data science// et //big data// aborde le déploiement de dataflows de machine learning alimentés par des graphes de données. Il s'agit de convevoir des solutions pour l'analyse automatique de méga-graphes à partir de données hétérogènes et dynamiques. L'objectif est d'exécuter plus efficacement la préparation des données d’apprentissage et l’entraînement des modèles d’apprentissage. {{ :site:offres:2022:theses:prd_scai_2022_graphologia_avec_contact.pdf |Lire le sujet de thèse: GraphologIA}}
+{{ :site:offres:2022:theses:prd_scai_2022_graphologia_avec_contact.pdf |Lire le sujet de thèse complet}}
+Cette thèse en //data science// et //big data// aborde le déploiement de dataflows de machine learning alimentés par des graphes de données. Il s'agit de convevoir des solutions pour l'analyse automatique de méga-graphes à partir de données hétérogènes et dynamiques. L'objectif est d'exécuter plus efficacement la préparation des données d’apprentissage et l’entraînement des modèles d’apprentissage.