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Quelles bibliothèques choisir pour votre projet data-science ? That's the question!
Ce talk vous présentera, benchmark à l’appui, différentes bibliothèques scala et python proposant des fonctionnalités de prétraitement, de calcul scientifique ou encore de machine learning.
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Deep Learning et Intelligence Artificielle : mythes et réalités
Historique du Deep Learning, principaux acteurs et enjeux majeurs, techniques clés, résultats sur des applications diverses.
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Qu'est-ce qu'un scientifique pourrait apporter au Product Ownership ?
Des exemples concrets dont la façon dont les chiffres peuvent être présentés en entreprise et de ce que cela signifie d’avoir un regard scientifique et critique sur ces derniers.
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Changing Medical Research on Mobile
This talk focuses on ResearchKit, an open-source framework created by Apple to help scientists make better apps.
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Data Fellas, Agile Data Science with Scala
An unified environment starting with the Spark Notebook, helping different people with different tasks and background to develop a data service pipeline with minimal friction and maximal agility.
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Visualize all the things
Découvrez comment Kibana et sa nouvelle extension TimeLion vont vous permettre de comprendre enfin vos données et de corréler différentes sources entre elles.
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Be Lazy & Scale, Full-text Tagging Billions of Messages
Prendre le temps d'analyser la situation en jeu pour en identifier les potentiels non exploités permet un réel passage à l'échelle. Découvrez comment.
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Data vs Pollution
Dans notre lutte contre la pollution d'air, à Plume Labs nous faisons du hardware et du soft avec toutes les problématiques de collecte, de modélisation et d'algorithmes de machine learning.
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Recent Developments in Deep Learning
Le Deep Learning connait actuellement des développements très rapides. Cette présentation donne un aperçu d'une sélection des résultats de recherche dans ce domaine.
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