Projets 2019-2020

· by [Fabrice Popineau] · Read in about 2 min · (292 words) ·

Ces projets ont été élaborés entre le 15/10/2010 et le 31/03/2020. Ils ont été réalisés par des étudiants de 3ème année de Supélec en spécialité informatique.

Projet 1 - Fraude et explicabilité

Par Camille Michel et Emmanuelle Salin

L’objectif de ce projet était d'étudier les techniques actuelles d’explication des modèles d’apprentissage automatique, en particulier ceux qui conviennent à la détection des fraudes. Les techniques LIME et SHAP ont été étudiées lorsqu’elles sont appliquées à des forêts aléatoires et à des perceptrons multicouches.

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Projet 2 - Approche de la détection de fraude par des graphes

Par Roméo Leylekian et Nicolas Nerriennet

Le but de ce projet était d'étudier les nouvelles techniques d’apprentissage machine appliquées aux graphes dans le cadre de la détection de fraude. Plusieurs façons de modéliser les transactions par carte de crédit ont été testées, ainsi que des algorithmes.

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Projet 3 - Des mesures adaptées au trading automatique

Par Hugo Kyhm et Matthieu Nogatchewsky

La littérature sur l’apprentissage machine appliqué au trading automatisé rapporte le plus souvent des résultats utilisant une métrique très brute : la précision du nombre de fois où l’orientation prédite était correcte. Or, cette métrique ne tient pas compte des amplitudes et donc des pertes et profits. Le but de ce projet était d'étudier s’il est possible de construire une métrique qui refléterait mieux les résultats du backtesting.

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Projet 4 - Constitution automatique de playlists musicales

Par Henri Chabert, Clara Samuel et Coline Therial

Les services de musique numérique en ligne doivent créer des playlists personnalisées pour leurs clients. L’assemblage de telles playlists alors que la base de données comporte 40 millions de titres est une opération complexe. Durant ce projet, certaines pistes de recherche ont été étudiées afin de résoudre cette tâche.

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