#24 Interprétabilité avec LIME et Réconcilier data management et sémantique

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La saison des conférences du TDS repart avec 2 sujets passionnants pour les datas héros que vous êtes !!

Sujet 1 : Interprétabilité des modèles de Machine Learning avec LIME

L'utilisation de modèles de Machine Learning (ML) dans la résolution d'une grande variété de problèmes est de plus en plus populaire. Ces modèles mathématiques sont pour certains (comme les régressions linéaires ou bien les arbres de décisions) facilement interprétables. Cependant, les modèles ML à la pointe de la technologie, permettant de répondre à des problèmes complexes, comme les réseaux de neurones profonds, sont de facto des boîtes noires, au fonctionnement interne inaccessible. Cela soulève une question primordiale : puis-je avoir confiance dans les résultats donnés par mon modèle ?

En prenant l'exemple concret d'un algorithme de classification d'images utilisant un réseau de neurones, nous introduirons LIME, une technique novatrice permettant de visualiser les caractéristiques de l'image qui ont permis au modèle de prendre sa décision.

Bio :

Samia Drappeau : Data Scientist chez Continental Intelligent Transportation Systems France

Florent Pajot : Data Scientist chez Continental Intelligent Transportation Systems France

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Sujet 2 : Réconcilier data management et sémantique

Le data management est la discipline qui assure la qualité des ressources numériques. Par exemple, le contexte des données peut être apporté par l’ajout de métadonnées issues de Master Data ou dictionnaires contrôlés (en science de la vie: code patient, code maladie, en logistique le code produit, ...).

La sémantique et les ontologies sont le graal de la gestion des connaissances. Cependant leur flexibilité extrême les rendent complexes à intégrer dans des applications informatiques.

Au cours de cette présentation, nous allons voir comment tenter de réconcilier ces deux mondes. Nous avons tous à y gagner pour mieux qualifier nos données et les relier entre elles.

Bio :

Erwan David : CTO chez DEXSTR

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Agenda:

• 18h30 - Accueil des participants

• 19h - News du monde de la data science

• 19h15 - Présentation

• 20h45 - Moment apéro et échange entre les membres

Un grand merci à nos sponsors :

Un merci tout spécial à Nathalie et Benoit d’Harry Cow qui nous prêtent gracieusement leur salle de conférence.

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Les meetups peuvent être filmés et le public photographié au long de l'événement. En participant à ces rencontres vous autorisez la publication des photos sur notre site Toulouse Data Science Meetup. Cette autorisation n'inclut pas une utilisation publicitaire d'image.

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