Name: Kaggle #3
Start: 2016-06-23T18:30:00+02:00
End: 2016-06-23T21:30:00+02:00
Location: Grand Builder / ekito

http://www.thomas-robert.fr/wp-content/uploads/postprevs/1383.png

Lors de la précédente session, les data héros que vous êtes, ont été initiés par Florent & Reynald aux compétitions Kaggle Digit Recognizer (https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer), Facial Keypoints Detection (https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection) ou Titanic (https://www.kaggle.com/c/titanic).

Comme lors de l'atelier #2, deux ateliers auront lieu en parallèle et l’objectif sera d’échanger, de partager vos meilleures recettes de Machine Learning et pour certains d’entre vous d’effectuer vos premières soumissions Kaggle !

Cet atelier sera animé par :

• Alexia Audevart, data enthousiaste chez ekito

• Florent Pajot, consultant data scientist chez SQLi

• Reynald Rivière, data scientist chez Agora

• Frederic Sicot, Senior researcher à Geosys

Ordre du jour :

• Echanges, partage, pair programming et soumission de vos résultats à la compétition Titanic (https://www.kaggle.com/c/titanic) ou aux compétitions Facial Keypoints Detection (https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection) et Digit Recognizer (https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer)

• Présentation des compétitions en cours

• Constitution des équipes

L’objectif de ce groupe est de fédérer une communauté de personnes, souhaitant découvrir et partager les meilleures recettes à utiliser dans les compétitions de Machine Learning organisées par Kaggle (feature engineering, hyper paramètres, cross validation, stacking, ensemble, blending, 'eXtreme Gradient Boosting', etc).

Pré-requis :

Vous devez être muni d’un ordinateur portable relativement récent et avoir installé

• Anaconda : distribution Python (version 2.7) libre intégrant directement un grand nombre de packages pour la Data Science.

https://www.continuum.io/downloads

• Un éditeur tel que Jupyter Notebook (ou Zeppelin, IPython) est également à prévoir (déjà installé dans Anaconda)

http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html

Les personnes souhaitant suivre l'atelier dédié aux traitements d'images devront installer les librairies suivantes :

• Scikit-image (http://scikit-image.org/) (déjà présente dans Anaconda)

• Theano (http://deeplearning.net/software/theano/install.html)

• Keras (http://keras.io/)

Attention : vous devez entrer le code d'invitation lors de votre réponse. Dans le cas contraire, la validation de votre inscription n'est pas assurée.

Procédure pour nous rejoindre :

Envoyez une demande d'inscription à la mailing list spéciale "Kagglers".

• Aller sur la page de google group https://groups.google.com (https://groups.google.com/)

• Recherche le groupe "Toulouse Data Science Kaggler"

• Demande à rejoindre le groupe

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Un grand merci à notre fidèle sponsor Dexstr qui nous soutient depuis déjà un an !

https://lh5.googleusercontent.com/nBfZn-GMUoPX--Cfaqa72ReIH1-B6F3jPCAE0f56cPoHfQxnOnU6zyNn3cEfX4x95qq_nSiwZ3B1RavP32GsmX-_6aIfgypE8Lb0Kc8Pqj5U7lODQq0Hngzq5vAl5he-ROmKwbLj

Et un grand merci également à notre nouveau sponsor SQLi

https://lh5.googleusercontent.com/n1pBMBEKu9Gkl5tZYjx0plEKVpvharUUfk8H8rtZtfMHDVK4MShK5sF5ulCqCoCanarL081BzxJpDmfIXBpVke8jnQBNVVErFc21z7lOdlUCzGdQWtYapZkFJxrZyxazvk9pu1ad

Merci à ekito qui nous accueille aimablement dans leurs locaux 15 rue Gabriel Péri !

https://lh5.googleusercontent.com/ixnb894f3H5eOggqN9EZ7ptdEv7XKN8F3u2Y39EuXZQLTeqMFDxyBpjauO6UR-MiRNyF2clKDc-k9JxmGHxbW16t3_ecMJgO8ag2DGKzw7ybDd5FrFrdetjsIgWZy00_xlvXwBuM

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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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Alexia Audevart

Reynald Rivière

Florent Pajot

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