RII - Le développement de méthodes de fouilles de données utilisées pour analyser des traces de systèmes dynamiques : QTemplntMiner
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RII - Le développement de méthodes de fouilles de données utilisées pour analyser des traces de systèmes dynamiques : QTemplntMiner
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Titre :
RII - Le développement de méthodes de fouilles de données utilisées pour analyser des traces de systèmes dynamiques : QTemplntMiner
Légende - Résumé :
Thomas Guyet, chercheur dans l'équipe projet DREAM, présente le développement de méthodes de fouille de données utilisées pour analyser des traces de systèmes dynamiques lors de la Rencontre Inria Industrie du 13 octobre 2015, au Palais de la Bourse à Bordeaux - "Dispositif médical, objets connectés, systèmes d'information : quelle gestion de la convergence numérique ?"
Les motifs extraits peuvent ensuite être utilisés pour comprendre le comportement d'un système ou bien être insérés dans un système automatique de monitoring.
Nom de fichier :
Inria-966_RII_Biomedical_DREAM-fr.mp4
Titre :
RII - Le développement de méthodes de fouilles de données utilisées pour analyser des traces de systèmes dynamiques : QTemplntMiner
Année :
2015
Durée (min) :
00:03:01
Publications :
https://videotheque.inria.fr/videotheque/doc/966
Autres versions :
Master VF : 966 Master VEN : 975 Autre : Lien externe :
équipe projet une riaa dream a pour thématique de recherche le développement de méthodes de fouille de données utilisées pour analyser des traces de système cet homme accueillait enseignants chercheurs qui nous présentent qiu ou tempo hinzman un pour découvrir des comportements à partir de traces de fonctionnement aujourd'hui je vous présente mon cas la démonstration de la logiciel une solution logiciel pour euh euh extraire des comportements dans des traces sec en ciel les trois séquences ciel en fait on en a un petit peu partout à chaque fois vous que avez euh à des capteurs qui sont replacés sur euh sur systèmes euh que ça soit des systèmes physiques ou mais alors même des euh des humains là vous avez des traces alors ces ça peut est des séries temporelles nous on s'intéresse pas au traitement nous signale on va plutôt s'intéresser aux traces qui sont sous la forme de suite d'évènements et puis particulièrement des évènements qui peuvent également avoir une longueur dans ces cas là comme en d'une euh sur la droite euh on a en fait des qui comportent plein de plein d'évènements et ce qu'on cherche c'est à extraire de manière automatique des comportements en précisant également la formation temporelle sur le la date des évènements et la durée des événements relatifs ça c'est ce que fait le logiciel et euh sur la petite démonstration que que je vous présente ici vous avez des exemples de traces ou euh en bleu vous avez l'événement zéro en bleu un peu plus clair vous avez l'événement hein et puis vous avez d'autres événements euh deux trois qui sont en mauve en en rouge un petit peu au dessus de ce qu'on voit en regardant euh cette trace de fonctionnement la système c'est il qu'y a des comportements réguliers ce qui est intéressant avec ce logiciel c'est qu'on est capable en fait d'extraire manière automatique ces comportements l'objectif du logiciel c'est d'avoir des euh motifs qui de l'information temporelle pour avoir des choses qui soient précises en fait ce genre de traces on retrouve dans un tas d'applications et euh l'idée euh de notre travail c'est de développer une un pays qui puisse être intégré dans d'autres logiciels pour pouvoir répondre aux besoins de caractérisation des comportements en interrompt l'information temporelle deux a eu ensemble d'applications dans le domaine de la santé donc on a appliqué en fait cet algorithme pour essayer de caractériser différentes arythmie cardiaque la succession des ondes qr est systématique mais pour distinguer différentes arythmie la durée des évènements est importante donc ça c'est les choses qu'on peut faire avec notre alborini autre exemple dans des données qui sont totalement différentes celles de parcours de soins sont reconstruites à partir des données de l'assurance maladie on est capable d'de caractériser différents parcours de soins qui sont liés à consommation des médicaments
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