Association Bordeaux Data Science


Calendriers des événements




2018-12-06 | De 18:00 à 19:30

Conférence de Maxime Sangnier


Maxime Sangnier, professeur assistant à la Sorbonne, dans le cadre d'un déplacement organisé par l'IMB pour une conférence sur ses travaux, nous fait le plaisir et l'honneur de donner une seconde conférence à Bordeaux, cette fois à la data factory pour Bordeaux Data Science. Le titre sera précisé ultérieurement. Pour avoir une idée sur ses domaines de spécialité : http://www.lpsm.paris/pageperso/sangnier/papers.html

>> Data Factory, 35 rue Thiac

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2018-10-09 | De 12:30 à 14:00

Classification des variables


Christian Derquenne, chercheur Senior chez EDF et statisticien reconnu pour ses travaux théoriques et appliqués dans divers domaines nous présentera ses travaux et connaissances dans le domaine de la classification des variables.

>> Data Factory, 35 rue Thiac

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2018-06-25 | De 12:30 à 14:00

Séries temporelles non stationnaires


Conférence de Paul Doulkhan, Professeur à l'université de Cergy-Pontoise.

Ces dernières années, Dahlhaus a mis en lumière les notions de stationnarité locale. Les données réelles font apparaître des stationnarités locales d'une part et d'autre part des périodicités, ainsi que l'usage de données exogènes. Le groupe de recherche dans lequel je travaille a mis en lumière un certain nombre d'évidences de ce type.

L'objectif de l'exposé est de faire un tour rapide sur les techniques qui vont de l'estimation en dimensions basses, avec des techniques classiques nonparamétriques pour des modèles autoregressifs ou des modèles à mémoire infinie (avec Bardet et Wintenberger), jusqu'à des méthodes en grandes dimensions qui utilisent de récentes avancées pour des séries non stationnaires markoviennes (avec Fan, Alquier et Dedecker).

L'objectif est à présent d'exploiter les résultats pour déduire des techniques de classification en grande dimension.

>> Salle Nautilus de Cdiscount

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2018-06-21 | De 12:30 à 14:00

Détection d'un risque industriel asymétrique : machine learning versus copules


Conférence de Nicolas Bousquet, directeur scientifique de Quantmetry et professeur à Paris XI. Création d'un système de détection d'un risque industriel très asymétrique : machine learning versus copules : on étudie une situation de risque environnemental très asymétrique, qui menace une installation industrielle. Les données utilisées sont un mélange de variables environnementales bruitées et de fonctionnement, et l'objectif est de parvenir à construire un système d'alerte réagissant en quelques heures avant la survenue de l'agression naturelle. Dans ce cadre où les outils de machine learning classiques se révèlent trop biaisés, une approche statistique par copules de dimension > 10, prenant en compte la connaissance experte, permet de produire un résultat exploitable opérationnellement.

>> Le Wagon Bordeaux - 107 Cours Balguerie Stuttenberg, 33300 Bordeaux

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2018-05-04 | De 12:30 à 14:00

De l'utilisation des méthodes sparses : de la théorie aux applications


Philippe Bastien, expert statisticien chez L'Oréal, nous parlera de l’utilisation des méthodes sparses : de la théorie aux applications

>> ENSEIRB-MATMECA / Bordeaux INP - Avenue des Facultés · 33400 TALENCE

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>> Voir les slides (uniquement pour les membres)



2018-04-09 | De 12:15 à 14:00

Assemblée Générale Annuelle


L'AG de Bordeaux Data Science aura lieu chez Addinsoft (35 place Gambetta, le 9 avril 2018 à 12h30). Si seuls les membres à jour de leur cotisation pourront voter, les autres personnes sont les bienvenues. Ordre du jour : - Approbation des comptes 2017 : il vous sera proposé de valider ou non les comptes de l'association après une présentation du bilan par son trésorier - Programme d'activités 2018/2019 : échange ouvert sur les activités à développer au sein de l'association pour cette période - Appel aux bonnes volontés pour l'appartenance au conseil d'administration - Election du bureau

>> Addinsoft - Place Gambetta - 33000 BORDEAUX

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2018-03-30 | De 12:30 à 14:00

Conférence de Vianney Perchet / Bandits manchots


Durant cet exposé, Vianney Perchet, professeur à l'Ecole Normale Supérieure de Paris-Saclay, va présenter la technique d'apprentissage séquentiel appelée bandits manchots.

Au-delà de son élégance et de son intérêt théorique, il mettra en avant des freins à son utilisation en pratique (en se focalisant sur les systèmes de recommandations) et proposera des solutions idoines.

>> CDiscount - Salle Nautilus de Cdiscount - 120-126 Quai de Bacalan · Bordeaux

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2017-12-11 | De 12:15 à 14:15

Applications du transport optimal et des distances de Wasserstein


La prochaine conférence de Bordeaux Data Science aura lieu à l'IMB et sera donnée par Jérémie Bigot qui a la gentillesse de partager son temps et son savoir avec nous.

Jérémie Bigot

https://sites.google.com/site/webpagejbigot/

Titre : Applications du transport optimal et des distances de Wasserstein en apprentissage statistique.

Résumé : Dans cet exposé, il est proposé de donner un aperçu de l'utilisation de distances non-euclidiennes basées sur la théorie du transport optimal de mesures de probabilités pour l'analyse de données (histogrammes, nuages de points, signaux, images) et leurs applications en statistique et apprentissage. On discutera en particulier des liens entre les distances de Wasserstein et les notions classiques de barycentre et d'analyse en composantes principales (ACP), ainsi que les connexions qui existent avec les modèles GAN (Generative Adversarial Networks) et l'apprentissage profond (Deep Learning) pour l'analyse de grands jeux de données.

>> Institut de Mathématiques de Bordeaux - 351, cours de la Libération · Talence

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