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DESCRIPTION:Title: Analyser les tweets de chefs politiques canadiens grâce 
 à l'Analyse Topologique de Données.\n\nAbstract:Le texte est une source de
  données de plus en plus fréquente en statistique et en apprentissage mach
 ine. La récupération d'information est un exemple bien connu\, mais les do
 nnées textuelles peuvent aussi aider à mesurer le pouls des utilisateurs s
 ur les médias sociaux\, prédire les mouvements des marchés boursiers\, déc
 ouvrir des menaces pour la sécurité\, ou extraire l'information des dossie
 rs médicaux. Or\, les données textuelles sont difficiles à analyser avec d
 es outils traditionnels. D'une part\, il y a plusieurs façons non-équivale
 ntes de transformer les données de textuelles à numériques\, et ces approc
 hes produisent des données éparses de haute dimension. D'autre part\, il e
 st clair que les données textuelles sont fortement structurées: un texte n
 'est pas qu'une combinaison aléatoire de lettres et de mots. Cette structu
 re complexe peut être utilisée à notre avantage pour mitiger la malédictio
 n de la dimensionnalité. Je discuterai d'outils d'Analyse Topologique de D
 onnées (TDA) qui peuvent nous aider à comprendre et analyser cette structu
 re. Pour illustrer cette approche\, j'utiliserai les tweets publiés par le
 s chefs des principaux partis politiques canadiens durant la dernière élec
 tion générale fédérale d'octobre 2019.\n\n \n\nSeminar Statistique\n	https:
 //uqam.zoom.us/j/84524813781\n
DTSTART:20210318T193000Z
DTEND:20210318T203000Z
SUMMARY:Maxime Turgeon (University of Manitoba)
URL:/mathstat/channels/event/maxime-turgeon-university
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