RAMP : Rapid Analytics and Model Prototyping

Le RAMP (Rapid Analytics et Model Prototyping) est un outil, développé par le Paris-Saclay Center for Data Science et l'Ecole des Mines, pour la gestion des datathons et des data challenges en format de compétition / collaboration.

Vous travaillerez sur un set de données inédites nettoyées par la communauté Epidemium, sur lequel vous pourrez développer, tester et optimiser vos modèles prédictifs.

Des spécialistes d'épidémiologie et des représentants de Roche France seront présents pour vous accompagner sur les aspects médicaux.

L'événement sera animé par un expert du machine learning qui pourra aider les moins expérimentés d'entre vous.

Grâce à un travail en équipe, vous aboutirez, à la fin de la journée, aux meilleurs modèles permettant de prédire la mortalité due au cancer.

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ATTENTION, L'INSCRIPTION À CET EVENEMENT NE CONSTITUE PAS UNE INSCRIPTION EN TANT QUE PARTICIPANT (DATA SCIENTISTS/MACHINE LEARNERS QUI SOUMETTRONT LEURS MODELES) À LA RAMP.

POUR PARTICIPER ACTIVEMENT ET SOUMETTRE VOS MODELES, S'INSCRIRE IMPERATIVEMENT SUR LE LIEN EVENTBRITE (nombre de places limité à 60 personnes) : http://ramp1c4c.eventbrite.fr ;

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Sans participer en tant que passionné(e) des data ou de machine learning, vous pouvez venir profiter de l'événement, passer voir l'avancée des travaux et surtout assister à la restitution ouverte à tous qui aura lieu à 17h.

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Programme de la journée :

09.30 - 10.00 : Accueil et petit-déjeuner

10.00 - 10.30 : Présentation de la journée, des animateurs et des objectifs

10.30 - 17.00 : RAMP (buffet disponible toute la journée)

17.00 - 18.00 : Restitution ouverte à tous

18.00 - Fin : Apéro

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Qu’est-ce qu’une RAMP ?

Pendant une journée, des passionnés de data et d'algorithmes de Machine Learning se retrouvent dans un lieu commun pour un mélange entre coopération et compétition.

Après un premier briefing sur la tâche de prédiction en jeu ainsi qu'une description des données mise à disposition, une application web conçue spécifiquement pour le RAMP est mise en place afin de permettre aux participants de soumettre leurs modèles à notre serveur central. Les modèles sont entrainés et évalués sur le serveur puis leur performance est classée dans un tableau que l'on affiche tout au long de la journée.

En plus de l'aspect compétitif, le RAMP met particulièrement l'accent sur la collaboration : tous les participants ont accès aux codes des modèles déjà soumis. Ils peuvent donc les reprendre, les combiner, les améliorer et les soumettre de nouveau. Rapidement, on aboutit à un prototype performant qui résulte des efforts de tout le monde, d'où le nom de l'approche.

Il en découle aussi un fort aspect pédagogique : les participants n'ont pas a être des experts du Machine Learning en venant au RAMP, toutefois, ils en sortent la plupart du temps avec plus de connaissances pratiques et une formation certaine aux principales librairies du domaine.

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Partenaire

Le Center for Data Science de Paris-Saclay met à disposition l'architecture IT pour les participants de la RAMP.

Le Center for Data Science (http://www.universite-paris-saclay.fr/en/research/project/lidex-cds) est un projet "LIDEX" initié par l'Université Paris-Saclay.

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