ok
Data & Machine Learning
26/11/2015 15:00 | Durée 01:05:59

Intervenants : Sylvain Karpf , Responsable service transfert et innovation, centre Inria Lille - Nord Europe .   René Lefebure , Conexance CMD .   Jérémie Mary , Équipe-projet Sequel, Inria .  

Quelles avancées pour la prise de décision ? Machine Learning & Deep Learning. Intervenant : Jérémie Mary, Équipe-projet Sequel, Inria. Depuis 2010 les techniques à base de réseaux de neurones ont fait un retour remarqué dans la communauté Machine Learning. Ces méthodes non linéaires ont révolutionné le traitement d’images, de vidéos et de sons et sont en train d’effectuer des percées dans le traitement automatique de la langue. Capables d’être facilement déployés en production, ces méthodes ont quasiment résolu le problème de la prédiction quand suffisamment de données sont disponibles. Après une rapide présentation de ces techniques, l’exposé montrera quelles sont les limites des systèmes prédictifs quand ils sont utilisés pour prendre une décision (eg. effectuer une recommandation, optimiser un taux de clic,…) et comment la communauté ML cherche à résoudre le problème de la disponibilité de données étiquetées via un contrôle par renforcement. Business case « Conexance CMD » - Utilisation de Cortana Analytics pour l’optimisation des ciblages Intervenant : René Lefebure, Conexance CMD. Durant cette intervention, nous présenterons les principales fonctionnalités de Cortana Analytics en Machine Learning en nous appuyant sur un bench mark entre différentes techniques de Machine Learning pour une problématique de classification. Nous étudierons la création et la publication d’un modèle prédictif avec Cortana Analytics ainsi que le Gap Analysis entre les techniques traditionnelles et le Machine Learning.