Benoît Patra, Phd Student
 
LSTA: laboratoire de statistique théorique et appliquée (Univ. Pierre et Marie Curie, Paris 6)
LOKAD: online time-series forecasts provider (software company)

Adress:
  • Lokad SAS
  • 10 rue Phillippe de Champaigne
  • 75013 Paris, France
Email: benoit.patra@upmc.fr

Back


Research interests

Nonparametric statistics, computational statistics, clustering/quantization: theoretical and pratical aspects, software engineering, distributed computing, cloud computing (MS Azure)

Back

Short resume

since Dec. 2008. Phd student with LSTA-Paris 6 and Lokad. Supervisor: Gérard Biau. Software engineer at Lokad.
2007-2008. Master 2 Probability, theory and applications. Paris 6.    
2006-2007. "Agrégation de mathématiques". 
2004-2008. Student at ENS Cachan (Dept. Maths Ker Lann) and Université Rennes 1.
2002-2004. "CPGE" Lycée Clémenceau Nantes.

Back

Publications/projects

2011 PhD Manuscript (first version sent to referees)
Apprentissage à « grande échelle » : contribution à l’étude d’algorithmes de clustering répartis asynchrones.
“Large scale” learning: a contribution to distributed asynchronous clustering algorithms analysis.

2011  M. Durut, B. Patra and F. Rossi.  A Discussion on Parallelization Schemes for Competitive Vector Quantization Algorithms. to appear.

2011 B. Patra and M. Durut. CloudDALVQ project: large scale distributed asynchronous algorithms built on top of MS Azure. Open source project written in C#/.NET 4.0

2010 B. Patra. Convergence of distributed asynchronous learning vector quantization algorithms.  Journal of Machine Learning Research (to appear)

2009. G. Biau, B. Patra. Sequential Quantile Prediction of Time Series. IEEE Transactions on Information Theory, march 2011, vol. 57, n°3.
        Time series data set  (Zip  use 7zip).  

Back

Talks

February 2nd 2012. Theoreticals and practicals aspects of DALVQ algorithms.
    GdR ISIS, Télécom ParisTech.

January 3rd 2012. Theoreticals aspects of DALVQ algorithms.
    GT classification non supervisée, Université Paris- Orsay.

May 2011. Distributed asynchronous learning vector quantization algorithm.         Télécom ParisTech.

March 2011. Distributed asynchronous learning vector quantization algorithm.         Seminar Parietal Team, INRIA Saclay.

January 2011. Distributed asynchronous learning vector quantization algorithm.     Groupe de Travail des Thésards, LPMA-LSTA Paris 6.

November 2010. Distributed asynchronous learning vector quantization algorithm.
Slides (full version (video embedded) and light version)
    Séminaire SMILE, Ecole Normale Supérieure de Paris.

June 2010. Convergence of a distributed asynchronous learning vector quantization algorithm.
    Groupe de Travail des Thésards, Lille.

June 2009. Non parametric sequential quantile prediction.
    Journées dépendance, ENGREF Paris. Slides.

May 2009. Non parametric sequential quantile prediction.
    41 ème journées de statistiques, Bordeaux. Slides.

April 2009. Implémentation de modèles d'agrégation d'experts.
    Séminaire Bilbab, ENST-Paris EDF. 

Back

Teaching (french)

Colles MAPLE Lycée Saint Louis MP2

TP 1 Intégration
corrigé (.mw) : exercice1    exercice2    exercice3    exercice4    exercice5

TP 2 Sujet 2008 Ecole Polytechnique (sur 4h de TP)
Indications    corrigé (par Benjamin Favetto)

TP 3 Séries, intégales à paramètres, développements limités
corrigé (.mws) : exercice1 exercice2 exercice3 exercice4 exercice5

TP 4 Algèbre linéaire (matrice et réduction)
corrigé (.mws) exercices 1 et 2 exercice3.

TP5 Algèbre linéaire (réduction suite)
corrigé (.mws) exercice1 exercice2 exercice3

Note aux étudiants : le premier corrigé de TP a été réalisé avec Maple standard .mw (feuille d'érable rouge). Cependant,  nous prévilégierons la version classique .mws (feuille d'érable or) en TP. Il n'y a pas compatibilité entre les deux versions.

Moniteur à l'Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (2008--2011)

  1. 2010- 2011. LM 115 Suites et intégrales (MIME 24.1 Semestre 2) 36h

  2. 2010-2011. LM 345 Probabilités (Section PIMA Semestre 1) 36 h.

  3. 2009-2010. LM125 Algèbre linéaire (3S Gr2 Semestre 2) 36 h.

  4. 2009-2010. LM125 Algèbre linéaire (MIME 16.4 Semestre 1) 36 h.

  5. 2008-2009. LM120 Calcul matriciel (Section IPCM Semestre 2) 42 h.

    6.

Back