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Machine Learning Aix-Marseille S03E10

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S4M

Dock de la Joliette - Atrium 10.1 · Marseille

Comment nous trouver

Place de la Joliette, entrée dans les docks, 2éme étage

Image du lieu de l'événement

Détails

De l'intelligence artificielle à Aix-Marseille !
S4M : Cas d'usages dans la publicité & actualités du Machine Learning au programme !

Merci à S4M de nous accueillir et nous offrir le buffet pour ce meetup dans leurs locaux :)

Merci de vous inscrire seulement si vous êtes sûr de venir, et vous désinscrire en cas d’empêchement.

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 spécial de son journal avec encore plus d'actus chaudes sur le Machine Learning dans l'industrie et la recherche.

- Présentations de S4M :
Présentation 1 : L'apport de l'intelligence artificielle pour le choix d'opération dans le RTB market
Par Thibault Camper, Data Scientist chez S4M
Lorsqu'une bid request pour un emplacement publicitaire arrive sur la plateforme S4M, un certain nombre de formats publicitaires de nos divers partenaires sont disponibles pour ce spot. L'enjeu est de choisir le bon format publicitaire à afficher. Mais sur quels critères baser et optimiser notre choix ?
Les règles actuelles étant héritées d'observations empiriques, cette présentation aura pour but de présenter comment l'intelligence artificielle peut nous aider à choisir la meilleure opération au sens de l'optimisation définie en amont.
Renforcement ? Arbres de décisions ? Deep Learning ? ... ? Quelle stratégie conviendra le mieux à notre problème ?

Présentation 2 : Etude sur les séries temporelles
Par Siham Alaoui, Data Scientist chez S4M
1/ Prédiction winprice: le prix de l'inventaire varie en fonction de différentes variables / features (le client, taille du format, ... ). Une régression linéaire est le meilleur compromis solution/coût en utilisant les différents prédicteurs, et leurs impacts sur le prix de l'inventaire.

2/Auto-prévision du winprice: le prix de l'inventaire varie dans le temps, celui-ci peut être fonction de certains facteurs saisonniers / périodiques (jours fériés, horaires nocturnes, événements...). La découverte de ces facteurs, et de leur impact sur le prix de l'inventaire nous permettrait de savoir quand acheter, pour avoir le meilleur rapport prix / performance.
On prend donc des données ordonnées dans le temps puis on utilise les approches classiques de la modélisation des times series qui visent à intégrer les phénomènes propres à la temporalité: saisonnalités, tendances...
En deuxième partie: Utiliser les algorithmes usuels de machine learning pour modéliser les time séries, pour cela: une attention particulière devra être apportée lors de la phase de création de variable, de façon à pouvoir capter des spécificités liées à l'organisation dans le temps des données.

3/ Machine learning pour la détection de fraude sur mobile :
En raison l’essor de la publicité sur mobile et des méthodes de fraude qui sont de plus en plus sophistiqué, il devient primordial, si ce n’est vital d’améliorer nos algorithmes de détection de fraude à S4M.
Dans cette présentation nous allons vous présenter les algorithmes que nous avons développé en interne.

- Pôle SCS : Présentation de la cartographie et des acteurs de l'IA dans la région.
Quelles sont les forces du territoire et les opportunités liées à l'IA ?
Qui sont les experts académiques et industriels IA en PACA ? Dans quels domaines ?
Venez découvrir lors de cette restitution d’étude IA :
- La nouvelle étude IA de SCS: cartographie fine des acteurs IA en PACA, - la chaîne de valeur complète pour savoir qui travaille avec qui et comment,…
- le catalogue complet des laboratoires experts en IA….
- Quelques Use cases remarquables basés sur l’IA & BIG Data

puis place à la discussion et au networking devant le buffet offert par S4M !

@ mercredi 20 juin chez S4M !