Session Data Science Appliquée 2019

Ce programme propose une découverte du machine learning par la pratique et un aperçu d’applications possible.

Informations

Période

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Séminaire reporté

Langue

Français

Format

En présence

Renseignements

Elisabeth GIUDICELLI
+41 (0)22 379 02 23
elisabeth.giudicelli(at)unige.ch

Lieu

Centre Universitaire d'Informatique, Battelle bâtiment A, salle 319-21 7, Route de Drize, 1227 Carouge

Inscriptions

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Finance d'inscription:

CHF 950.-

Objectifs

  • Découvrir le monde de la data science et les grandes familles de problèmes
  • Découvrir les outils du data scientist
  • Explorer le processus de développement d’un modèle

Public

Développeur, analyste, architecte

Programme

Jour 1:

  • Introduction à la data science

    • Modélisation d’un problème (input / ouput d’un problème de machine learning)
  • Identifer les familles d’algorithmes de machine learning
  • Comment ça marche?
    • Construction de fonction de coût et méthode de minimisation
  • Les outils du data scientist
    • Python, Numpy, Scikit-learn, Jupyter Notebook
  • Pratique: prédire le prix d’une course de taxi à New York
    • Découverte du problème
    • Exploration des données et visualisation
    • Nettoyage des données

Jour 2:

  • Construire et évaluer des modèles
  • Pratique – continuer la prédiction d’une course de taxis à New York
    • Tester plusieurs modèles
  • Le deep learning c’est quoi?
    • Introduction des concepts
  • Comment ça marche?
    • Reconnaissance d’images
  • Pratique: classifier des images par transfer learning
    • Optimisation de modèles existants

Direction

Prof. Giovanna DI MARZO SERUGENDO, Centre universitaire d'informatique, Université de Genève

Coordination

Dr. Lamia FRIHA, Université de Genève

Conditions d'admission

  • Connaissance de base en programmation ou scripting

Remarques

  • Un laptop (Mac OS, linux, Windows)
  • Les logiciels à installer seront communiqués avant le cours

Catherine Zwahlen, BCV, Lausanne

Suite à un doctorat en chimie physique à l’Université de Lausanne, Catherine a travaillé près de quinze ans dans des start-ups et participé à des projets de recherches internationaux, avant de rejoindre le domaine du consulting. Au cours de sa carrière, elle a conçu et développé des solutions d’analyse, de recherche et de partage de données à grande échelle dans le domaine des sciences de la vie. Elle a utilisé des techniques de machine learning et deep learning pour répondre à des problématiques de classification de documents et reconnaissance d’images. Aujourd’hui en entreprise, elle accompagne des projets pour une mise en œuvre pragmatique des technologies de l'intelligence artificielle.

Les termes utilisés pour désigner des personnes sont pris au sens générique; ils ont à la fois la valeur d'un masculin et d'un féminin.