Meetup passé

Machine Learning Aix-Marseille S03E07

Ce Meetup est passé

40 y sont allés

Sept Lieues

113 Rue de la République · Marseille

Comment nous trouver

A coté du Metro Joliette :)

Image du lieu de l'événement

Détails

De l'intelligence artificielle à Aix-Marseille !

Pour les profils techniques et experts, ce meetup abordera des sujets de recherche pointus en machine learning.

Merci à Sept lieues, Agence de Recrutement Spécialisé Digital & Electronics, de nous recevoir et nous offrir les pizzas et les boissons :)
Le nombre de place est limité à 40 personnes, merci de vous inscrire seulement si vous êtes sur de venir, et vous désinscrire en cas d’empêchement. ça fera plaisir aux gens sur liste d'attente :)

Programme :

- Accueil, présentation des news, puis :

- Le Journal du Machine Learning par Laurent Cetinsoy ( https://www.linkedin.com/in/laurentcetinsoy/ )

Il nous présentera un bulletin de son journal avec encore plus d'actus chaudes sur le Machine Learning dans l'industrie et la recherche.

- "Génération de données multivues sans supervision", par Thierry Artieres, chercheur au LIF et enseignant à l'Ecole Centrale Marseille (https://www.linkedin.com/in/thierry-artieres-0b8a37b/)

La stratégie d’apprentissage « adversarial » inventée par Ian Goodfellow en 2014 a permis de mettre au point des modèles capables de générer des données complexes très réalistes, telles que des images de paysages, de scènes d’intérieur, des visages etc. Cette présentation d’un article à ICLR montre le travail réalisé sur l’apprentissage de modèles génératifs de ce type que l’on peut utiliser pour générer des échantillons correspondant à un certain nombre d'objets sous différentes vues (par exemple un visage de face ou de profil, avec des lunettes ou sans…). Cela peut être réalisé simplement lorsque la supervision sur la vue correspondant aux données d’apprentissage est disponible mais pose problème si celle-ci ne l’est pas. Nous proposons un modèle pour ce cas d’usage difficile qui repose sur l’hypothèse que la distribution des données est conduite par deux facteurs latents indépendants, le contenu, qui représente les caractéristiques intrinsèques d'un objet, et la vue, qui représente les paramètres d'une observation particulière de cet objet, et que ces deux facteurs et leurs interactions peuvent être identifiés par des architectures adversarial apprenant sur des paires d’exemple.

- Olivier Philip, Data Scientist, CTO chez O2 Quant nous présentera un article très récent qui sera présenté par le Hinton et collègue à ICLR 2018:
"Matrix capsules with EM routing":
https://openreview.net/pdf?id=HJWLfGWRb
La présentation sera accompagnée d'une explication du code associée à l'article

Ces présentations seront suivis par des échanges, alimenté par des pizzas et boissons offert par notre hote, l'agence de ecrutement Sept Lieues. Merci à eux !

@ mercredi 21 Mars !

Facebook : https://www.facebook.com/machinelearningaixmarseille/