Pour un diabétique, une hypoglycémie peut avoir des conséquences catastrophiques. Maxime, étudiant en mathématique appliquées, a essayé d’appliquer du Machine Learning pour les anticiper. Après une présentation des données utilisées et des problèmes liés à leurs collecte. Maxime nous présentera un modèle avant de nous faire part des challenges rencontrées lors de la modélisation. Cette […]
Bonjour, Pour cette nouvelle séance, notre speaker Thibault Neveu, le responsable du HUB IA de l’Epitech Lyon, nous parlera de l’apprentissage par renforcement. L’apprentissage par renforcement est un des domaines qui a connu un taux de croissance important durant l’année 2018 avec de nombreux succès. Durant la présentation, je parlerai des différentes méthodes utilisés dans […]
For this new session of Lyon Data Science, three cancer researchers from the International Agency for Research on Cancer (IARC) will discuss diverse approaches in studying cancer with applications in R. First, Dr. Virani will present a surveillance method focused on predictions of cancer incidence trends into the future to determine magnitude and burden over […]
Une percée majeure en machine learning est l’apparition récente des réseaux antagonistes génératifs ou en anglais Generatif Adversarial Networks (GANs), qui permet de simuler des données , e.g., visages, pratiquement impossibles de différencier de vraies données. Ses applications sont aussi nombreuses que diversifiées, allant de l’édition de photos jusqu’à la traduction automatique en passant par […]
L’utilisation des données en Ag-Tech s’intensifie avec de nombreuses sociétés apportant de nouvelles idées au service de l’agriculture. Cartographie des startup Agritech en France — 2nd édition : https://medium.com/xangevc/cartographie-des-startup-agritech-en-france-2nd-%C3%A9dition-f92a7c58d61c Nous vous proposons une plongée dans l’univers des « datasciences au service des plantes » avec la présentation de la start-up valentinoise Carbon Bee. Cette soirée sera l’occasion […]
Après plusieurs sessions orientées Machine Learning, nous vous proposons de revenir un sur de la technique avec un retour d’expérience sur Apache Spark de Nastasia Saby, ingénieure Big Data chez Zenika. Elle passera en revue 7 conseils indispensables pour bien démarrer avec Spark. Au menu de cette session :- L’utilisation du Spark-Shell. – Différence entre […]
Pour cette nouvelle séance de Lyon Data Science nous accueillons Julie Shapiro PhD, chercheuse chez l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (INSERM). Les antibiotiques ont transformé la médecine au siècle dernier, mais leur efficacité est à présent menacée par la résistance des bactéries pathogènes. Si nous n’enrayons pas la diffusion des […]
Pré-requis : statistiques descriptives (moyenne, variance, z-score, médiane, distributions, Gausienne, etc) L’analyse de données est une tâche complexe, composée de multiples étapes successives : lecture des données, pré-traitements, extraction des caractéristiques, modélisation des caractéristiques et évaluation. La normalisation des données semble appartenir majoritairement à l’étape de pré-traitements, ce qui est faux, puisqu’on peut la retrouver […]
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 réaliser vos travaux de Machine Learning & Deep Learning. Au menu de cette session : – Introduction au Cloud Computing et aux différentes briques au […]
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, et Quentin Fresnel, Data Scientist chez Datalyo, évoqueront les solutions techniques mises en œuvre, les algorithmes implémentés et les aspects métiers relatifs au sujet. Nous […]
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 avancées en deep learning ont permis d’améliorer la compréhension sémantique de données textuelles complexes et non structurées et d’atteindre des performances jusqu’ici inattendues en traduction […]
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 ville, les états de trafic sont naturellement variables, que ce soit dans l’espace ou au cours du temps. Le partitionnement permet de découper un réseau […]
