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Curriculum Vitæ |
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↓ La version pdf
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Expérience professionnelle
depuis 2007 : Consultant Airfrance, Astek, Sophia Antipolis :: 2006-2007 : Post Doctorat au Laboratoire Hubert Curien, Saint-etienne :: 2004-2006 : ATER, Attaché Temporaire d'Enseignement et de Recherche :: 2001-2004 : Allocataire Moniteur (Étudiant ayant reçu une bourse ministérielle ainsi qu'une bourse permettant d'enseigner en faculté) :: 1999-2000 : Vacataire (enseignant pour DEUG) :: from 2007 : Airfrance consultant, Astek, Sophia Antipolis, France :: 2006-2007 : Post PhD in the Laboratory Hubert Curien, Saint-Etienne, France :: 2004-2006 : ATER, (College Degree Teacher) :: 2001-2004 : Allocataire Moniteur (PhD student with a grant + a teach grant) :: 1999-2000 : College degree teaching ::newcorps
Formation
2004 : Doctorat en informatique au LIF, Université de Provence, Marseille (France) :: 2001 : DEA d'informatique :: 2000 : Maîtrise d'informatique :: 1999 : Licence d'informatique :: 1998 : DEUG MIAS (Mathématiques) :: 1995 : BAC S option mathématiques :: 2004 : PhD Degree in computer science in the LIF, Université de Provence, Marseille (France) :: 2001 : DEA in computer science :: 2000 : Maîtrise in computer science :: 1999 : Licence in computer science :: 1998 : DEUG MIAS (Math) :: 1995 : BAC S ::newcorps
Activités de recherche
Domaines
- Machine Learning,
- Data Mining,
- Grammatical Inference
- Apprentissage automatique ;
- Fouille de données ;
- Inférence grammaticale
<h4>
Objets étudiés
</h4>
<en>
<ul>
<li>Markov chains,</li>
<li>Hidden Markov Models, </li>
<li>Multiplicity Automata, </li>
<li>Weighted Transducer, </li>
<li>Tree Weighted Automata, </li>
<li>Tree Edit Distance</li>
</ul>
</en>
<fr>
<ul>
<li>Chaînes de Markov Cachées ; </li>
<li>Automates à multiplicité ; </li>
<li>Transducteurs pondérés ; </li>
<li>Automates d'arbres pondérés ; </li>
<li>Distances d'edition d'arbres</li>
</ul>
</fr>
Principaux résultats théoriques
-
Algorithme d'inférence d'automates à multiplicité
qui identifie l'ensemble des langages stochastiques rationels à la
limite avec probabilité 1,
</li> <li> savoir si un MA engendre une distribution de probabilité est indécidable (était ouvert depuis 1977), </li> <li> Algorithme d'inférence d'une sous-classe non déterministe des <abbr title="Hidden Markov Model">HMM</abbr> qui identifie à la limite avec probabilité 1 </li> </ul>Outils réalisés
SEDiL
SEDiL : Programme destiné à apprendre des distances d'éditions entre des arbres. Érit en JAVA (librairie SWING) (11 000 lignes commentaires javadoc compris) ;
principales fonctionnalités :
-
apprentissage de matrices de coûts
d'éditions,
</li> <li> calcul de distance d'édition entre arbres ou séquences de caractères, </li> <li> visualisation d'arbres ou de séquences, </li> <li> classification en utilisant les K plus proches voisins, </li> <li> Génération d'échantillons de couples d'arbres, </li> </ul> <h4> <a href="http://yann.esposito.free.fr/dees.php">DEES</a> </h4> <fr> <a href="http://yann.esposito.free.fr/dees.php?lang=fr">DEES</a> : Programme d'inférence d'automates à multiplicité écrit en C++ (7<small>500</small> lignes, 10<small>000</small> avec les commentaires) ; </fr> <en> <a href="http://yann.esposito.free.fr/dees.php">DEES</a>: Software of Multiplicity Automata inference written in C++ (7.500 lines, 10.000 with comments) ; </en> <p> Principales fonctionnalités : </p> <ul class="petit"> <li> Inférence d'automates à multiplicité, </li> <li> Inférence d'automates probabilistes résiduels (inférence de Chaînes de Markov cachées ; apprentissage des paramètres et de la <b>structure</b>), </li> <li> Inférence d'automates probabilistes déterministes, </li> <li> Algorithme de Baum Welch (Apprentissage des paramètres d'un <a href="http://fr.wikipedia.org/wiki/Automate_de_Markov_%C3%A0_%C3%A9tats_cach%C3%A9s"> <abbr title="Hidden Markov Model">HMM</abbr></a> à partir d'un échantillon de séquences), </li> <li> Exportation au format <a href="http://www.graphviz.org">GraphViz</a>, </li> <li> Génération d'échantillons à partir d'un MA, </li> <li> et biens d'autres... </li> </ul>newcorps
Publications scientifiques
Journaux internationaux : [Fundamenta Informaticæ, 2008] [Pattern Recognition, 2004] :: Journaux nationaux : [JEDAI 2003] ::- Conférences internationales
-
[ECML 2008] [ICGI 2006] [COLT 2006] [COLT 2004] [ICALP 2003] [ICGI 2002] ::Conférences nationales : [CAp'06] [CAp'04] [CAp'03] :: Workshop : [TAGI'05] :: Rapport de thèse
: [Université de Provence 2004] ::
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Compétences
Langages de programmation:
- Perl,
- Ruby,
- Awk,
- Python,
- Java,
- C++,
- C,
- Objective-C,
- PHP,
- scripts shell (zsh et bash),
- LaTeX, ConTeXt, Metapost
- CamL
WEB : <ul class="horizontal"> <li> HTML, </li> <li> XHTML, </li> <li> CSS, </li> <li> SVG, </li> <li> PHP, </li> <li> MySQL, </li> <li> PostGreSQL </li> </ul>::
Réseaux:
- Ethernet,
- TCP/IP,
- UDP,
- DHCP,
- DNS,
- tcpdump,
- ethereal,
- VPN
Sécurité:
-
Cryptographie,
</li> <li> PGP, GPG, </li> <li> Réseaux Anonymes, </li> <li> Sécurité des réseaux</li> </ul>::
Gestion de projet:
- UML,
- Merise,
- SVN,
- CVS
API:
- System V,
- POSIX,
- STL (C++),
- Cocoa (Mac OS X)
Outils:
- Entreprise Miner (SAS),
- Weka,
- Quartz Composer
Méthodes d'apprentissage:
-
Selection d'attributs, </li> <li> Naïve Bayes, </li> <li> Arbres de décisions, </li> <li> K plus proches voisins (KPP), </li> <li> Chaînes de Markov (bigrammes, trigrammes, ...), </li> <li> Chaînes de Markov cachées (<abbr title="Hidden Markov Model">HMM</abbr>), </li> <li> Réseaux de neurones (Perceptron multicouches), </li> <li> SVM, </li> <li> Boosting </li> </ul>::
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Divers
Projet réseaux
J'ai conçut avec <a href="http://www.lif.univ-mrs.fr/~egodard"> Emmanuel Godard </a> un protocole de <a href="http://www.lif.univ-mrs.fr/~esposito/enseignement/rez0.php"> réseaux anonymes</a>.Développements Mac
Parmis les programmes pour Mac que j'ai réalisé ; certains sont disponibles au public.
Web
<%= lnkto("Vous pouvez voir ici les détails sur la création de ce site web","/blog/nanoc"); %>.
-
apprentissage de matrices de coûts
d'éditions,