Présentation de Sagemaker: plateforme ML d’AWS
Au travers de ce meetup, nous vous proposons de vous présenter la plateforme de Cloud Computing Amazon Web Services (AWS) et détailler plus spécifiquement le service Sagemaker qui permet de […]
Au travers de ce meetup, nous vous proposons de vous présenter la plateforme de Cloud Computing Amazon Web Services (AWS) et détailler plus spécifiquement le service Sagemaker qui permet de […]
La session sera consacrée à un retour d’expérience autour du Deep Learning sur la détection automatique de pannes sur le réseau électrique aérien d’Enedis. Christophe Gay, Data Scientist chez Enedis, […]
Les techniques de traitement automatique du langage (natural language processing, NLP) ont pris une ampleur importante ces dernières années dans les technologies de l’information. En moins de 5 ans, les […]
Le clustering de clustering pour estimer le temps de parcours des usagers sur un réseau routier Pré-requis Un bagage général sur le machine learning est souhaitable À l’échelle de la […]
L’informatique quantique promet de révolutionner les usages dans les prochaines années en augmentant sensiblement la puissance de calcul à disposition. Comment fonctionne cette technologie ? Où en est-on de son […]
Orateur : Fanilo ANDRIANASOLO, Worldline Pré-requis : – Une première expérience en Python est un plus – Aucune connaissance web requise Vous avez passé un long moment à perfectionner votre […]
Pour la deuxième session sur Twitch, Lyon Data Science vous propose de s’intéresser à aux sujets de la mise en production et de la conteneurisation en Data Science. L’industrialisation des […]
Ce meet up vise à introduire les modèles compartimentaux, très utilisés en épidémiologie. L’accent sera mis sur les modèles en eux mêmes plus que sur leurs résultats : comment sont […]
Ce meet-up sera axé autour d’une problématique d’assurance santé : comment améliorer la connaissance des risques couverts par l’assureur afin de cibler une action de prévention sur la population qui […]
Le Datawok a eu l’opportunité de travailler sur un projet d’aide à la prise de paris sportifs dont l’objectif était d’identifier les favoris et les outsiders d’une course.Comment ? En […]
Une fois passée la phase de prototype, comment va-t-on en production quand on fait du machine learning ? Comment s’assure-t-on que tout va bien une fois en production ? Déploiement, […]
A propos du Machine Learning en production, et si on parlait du passage à l’échelle ?Comment adapter nos algorithmes pour travailler avec une taille arbitraire de données ? Une des […]