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SUMMARY:Le long parcours d'un cas d'usage applicatif en NLP\, de 2013 à 2022
DESCRIPTION:En 2012\, Lizeo a décidé de construire une plateforme d’intégration\, de qualification et d’analyse premier niveau des flux de données des media sociaux numériques concernant l’univers du pneumatique. Vous verrez à travers ce cas d’usage\, une illustration des défis\, et des obstacles qui doivent être surmontés dans la mise au point d’une application de NLP déployée en production.\nPlan:\n– Présentation de Lizeo IT et de la R&D à Lizeo\n– Le cas d’usage de la qualification des données issues des média sociaux\n– La création d’une base d’apprentissage\n– Les prétraitements des données\n– La détection d’entités nommées\n– La détection des qualifieurs\n– L’évaluation de la tonalité\n– Et maintenant… \nSpeaker : Bruno Canitia \nMerci à WOJO Lyon Hôtel Dieu de nous offrir une salle pour nos évènements !
URL:https://lyondatascience.org/evenements/le-long-parcours-dun-cas-dusage-applicatif-en-nlp-de-2013-a-2022-2/
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SUMMARY:Data Club
DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
URL:https://lyondatascience.org/evenements/data-club-86/
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SUMMARY:Workshop - L'écologie dans nos projets IA du quotidien
DESCRIPTION:C’est bientôt les fêtes ! Nous vous proposons un temps d’échange autour de l’IA et de l’écologie\, deux sujets qui font beaucoup parler d’eux en ce moment. Voyons comment nous pouvons concilier les deux dans nos projets Data du quotidien.\nVous êtes data scientist\, analyst\, engineer ou simplement un féru de datas ? Venez partager une pizza avec la plus grande communauté lyonnaise de data passionnés ! Une occasion simple d’échanger sans prise de tête. Pensez à enregistrer la date dans votre calendrier 😉 \nAnimateurs : Samuel Ménard et Guillaume Cotter de Worldline.
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DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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SUMMARY:Data Club
DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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SUMMARY:Recommandation de contenus chez 6play
DESCRIPTION:Vous allumez votre télé et lisez : « Recommandé pour vous : Vous pourriez aimer Top Chef » Vraiment ? Sur la base de quoi ce genre de propositions se basent-elles ? Comment amène-t-on un système de recommandations jusqu’en production ?\nNous proposons notre retour d’expérience sur la mise en place de recommandations pour la plateforme 6play.fr. \nÀ la sortie\, vous aurez vu l’aventure folle qu’est la mise en place d’un tel système et aurez plein de billes si vous voulez reproduire ça chez vous (ou pas). \nSpeakers : Benjamin Tardy\, Thomas Nguyen et Nastasia Saby
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DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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SUMMARY:Data Drink 🍻
DESCRIPTION:C’est la rentrée ! Et quoi de mieux pour se vider la tête que d’aller boire un coup entre passionné de data ?\nVous êtes data scientist\, analyst\, engineer ou simplement un féru de datas ? Venez boire un coup avec la plus grande communauté lyonnaise de data passionnés ! Une occasion simple d’échanger sans prise de tête. \nSi vous souhaitez être bénévole\, c’est également l’occasion de venir vous présenter et échanger avec nous autour des enjeux de l’association. \nLes places sont limitées. Dépêchez-vous de vous inscrire\, et surtout pensez à enregistrer la date dans votre calendrier 😉 \n– RDV au Chenavard\, 20 rue Paul Chenavard\, 1er arrondissement –
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DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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SUMMARY:Data Club
DESCRIPTION:C’est parti pour une nouvelle saison du Club Data ! On espère que vous avez pu profiter de l’été pour récupérer un maximum d’énergie et que vous êtes en forme pour attaquer cette nouvelle année. ☀️\nOn est impatient de vous retrouver mardi 13 Septembre pour boire un coup et discuter (entre autres) data science ! \nÀ très vite !
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DESCRIPTION:La première saison du Data Club est terminée 🎉\nPour fêter ça et vous remercier de votre présence au meet-up ces derniers mois\, on vous invite à venir partager un verre avec nous ! Ce sera l’occasion de se voir une dernière fois avant la reprise en septembre. \nAlors\, si vous êtes disponible\, on se donne rdv au Chamax à Lyon 1er autour d’un grand verre. 🍻
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DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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SUMMARY:Machine Learning over encrypted data
DESCRIPTION:Privacy-preserving machine learning is a new technology that allows users to leverage intelligent cloud applications that process their personal data without revealing this data to any third party.In general\, private computation using encrypted data aims to nullify the damage done by data leaks and reduce cybersecurity risks for cloud providers.\nWe introduce Concrete ML\, a machine learning toolkit that data-scientists can use to create machine learning models that operate on encrypted data. Particular care was given to the simplicity of our python package\, in order to make it usable by any data scientist\, notably\nwithout any prior cryptography knowledge. \nSpeaker: Jordan frery
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SUMMARY:Data Club
DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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SUMMARY:REX sur l’utilisation d’un algorithme de NLP dans la téléphonie mobile
DESCRIPTION:**Ce meetup sera axé autour d’un retour d’expérience dans le domaine de la téléphonie mobile\, un projet réalisé pour l’opérateur Prixtel : nous verrons comment l’IA et les techniques de NLP ont permis de faciliter le travail des téléconseillers en suggérant une réponse aux problèmes les plus courants et répétitifs afin qu’ils puissent se consacrer sur les problèmes à plus forte valeur ajoutée. Un modèle pré-entrainé\, ayant un bon niveau de compréhension et contextualisation du langage\, a été affiné et personnalisé à partir de l’historique des données d’échanges du forum entre les clients et les téléconseillers.**\n**Vincent Labosse (Directeur de projets data science à Datalyo)**
URL:https://lyondatascience.org/evenements/rex-sur-lutilisation-dun-algorithme-de-nlp-dans-la-telephonie-mobile-2/
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DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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SUMMARY:Data Club
DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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DESCRIPTION:Cet évènement du Club Data est l’occasion de se rencontrer et d’échanger sur nos projets actuels. Chaque participant peut présenter brièvement ce sur quoi il a travaillé récemment\, les difficultés qu’il a rencontrées\, et éventuellement demander conseil au reste du groupe.
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SUMMARY:Rendre les réseaux convolutifs à nouveau invariants à la translation
DESCRIPTION:Présentateur : Quentin Barthelemy\nL’événement sera hybride : présentiel et en streaming. Inscrivez-vous si vous désirez être présent physiquement. \nCet exposé propose l’étude d’un article intitulé Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again et publié à ICML2019 par Richard Zhang (Adobe Research). Ce titre est provocateur car il laisse penser que\, avant cette publication\, les réseaux convolutifs n’étaient plus vraiment invariants à la translation. \nLa première partie de la présentation aura pour objectif de reprendre rapidement quelques élément de base du traitement du signal\, à savoir la transformée de Fourier\, la théorie du filtrage et la théorie de l’échantillonnage (théorème de Shannon et filtre anti-repliement). \nLa deuxième partie sera une lecture guidée de l’article : les éléments de traitement du signal permettront de comprendre les défauts méthodologiques mis en lumière par l’auteur\, ainsi que leurs implications sur une architecture neuronale convolutive. Les résultats et les applications seront analysés et suivis d’une discussion critique. \nRessources\nPage et vidéo de présentation du papier : Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again\nhttps://richzhang.github.io/antialiased-cnns/ \nThéorème d’échantillonnage\nhttps://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_d%27%C3%A9chantillonnage \nShannon Nyquist Sampling Theorem – Vidéo
URL:https://lyondatascience.org/evenements/rendre-les-reseaux-convolutifs-a-nouveau-invariants-a-la-translation-2/
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