ROBOTOP’IA
6 mars 2025 @ 9 h 15 min – 17 h 30 min –
Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM)
Centre de l’Imaginaire Scientifique et Technique
Le Centre de l’Imaginaire Scientifique et Technique (CIST), le Défi Clé de la Région Occitanie-Pyrénées-Méditerranée «Robotique centrée sur l’humain », le Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), l’Université de Montpellier, le CNRS, ont décidé de proposer un temps convivial , passionnant et hors normes, qui permette à tous de se rencontrer et d’échanger mais aussi de proposer et soutenir des actions efficaces dans le domaine de la relation «science et société».
Vous êtes impliqué ou concerné professionnellement par les domaines de la robotique, l’intelligence artificielle, le traitement de données et autres domaines connexes (informatique, mathématiques, mécanique…) ? Qu’il s’agisse de la recherche, de l’enseignement, de l’innovation et la production, de la communication, de la réflexion éthique et durable… cette initiative régionale localisée à Montpellier vous est destinée.
Avec la révolution technologique, économique et sociétale en cours, une multitude d’initiatives naissent qui couvrent un vaste spectre d’approches répondant à de nombreux besoins. Bien sûr, certaines émanent de laboratoires et organismes de recherche, universités et autres structures d’enseignement, d’autres des milieux industriels, des médias et des associations de médiation scientifique et technique qui traitent tous les questions vives de la société et valorisent les métiers scientifiques et l’innovation.
Inscription gratuite mais obligatoire
LabéliséHallesIA
How Should We Construct Prediction Sets? Insights from Conformal Prediction
6 mars 2025 @ 14 h 00 min –
Room 02.022, Building 5, St Priest campus
Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice
In the first part of the talk, I will present some reflections on the purpose of prediction sets and the role that statistics can play in forming useful prediction sets. In particular, I will discuss how prediction sets fit into a decision making pipeline and the different kinds of decisions one may make using a prediction set. In the second part of the talk, I will describe a particular statistically motivated set-generating procedure for the classification setting called clustered conformal prediction, which gives all classes an equal chance of being correctly included in the prediction set (“class-conditional coverage”). This procedure can be useful in situations where it is important to identify instances of all classes, even the rare ones. We demonstrate the performance of this method on ImageNet and other image classification datasets.
Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice
How Should We Construct Prediction Sets? Insights from Conformal Prediction
6 mars 2025 @ 15 h 30 min –
Campus St Priest (860 Rue Saint Priest 34095 Montpellier Cedex 5), bat. 5, Room: 02.124
Machine Learning in Montpellier, Theory & Practice
Tiffany Ding (UC Berckley)
In the first part of the talk, I will present some reflections on the purpose of prediction sets and the role that statistics can play in forming useful prediction sets. In particular, I will discuss how prediction sets fit into a decision making pipeline and the different kinds of decisions one may make using a prediction set. In the second part of the talk, I will describe a particular statistically motivated set-generating procedure for the classification setting called clustered conformal prediction, which gives all classes an equal chance of being correctly included in the prediction set (“class-conditional coverage”). This procedure can be useful in situations where it is important to identify instances of all classes, even the rare ones. We demonstrate the performance of this method on ImageNet and other image classification datasets.
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