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Machine Learning

1er workshop annuel du consortium scikit-learn @ Fondation Inria

Inria, la Fondation Inria et l'ensemble des partenaires industriels du consortium scikit-learn @ Fondation Inria  organise le premier workshop annuel du consortium. Au programme bilans des réalisations du consortium, tutoriels techniques, cas pratiques et table ronde.

  • Date : 28/05/2019
  • Lieu : BNP Paribas Cardif – 8 rue du Port, Nanterre
  • Intervenant(s) : Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort, Olivier Grisel
  • Organisateur(s) : Inria & la Fondation Inria

Inscriptions

Les inscriptions sont dorénavant closes.

Programme détaillé*


  • Allocution de bienvenue
    par Stanislas Chevalet , directeur général adjoint – responsable transformation & développement, BNP Paribas Cardif
     
  • 10h05 - Avant-propos : les réalisations du consortium scikit-learn à ce jour
    Par Gaël Varoquaux - Inria
  • 10h20 - Tutorial: scikit-learn new features. Preprocessing and imputation methods, estimators for clustering, supervised learning
    par Roman Yurchak  / Inria – Symerio
  • 11h40 - ONNX: machine learning model persistence
    par Xavier Dupré / Microsoft
  • 12h00 - Tutorial: questions of performance in scikit-learn. Parallelism, memory, low-level optimizations
    par Jérémie du Boisberranger / Inria

13h00 - Déjeuner

  • 14h00 - Whitening ML black boxes : where do we stand ?
    par Xavier Renard / AXA
  • 14h20 - Tutorial : scikit-learn interpretability, linear and tree-based models
    par Guillaume Lemaître / Inria
  • 15h40 -  Distributed GPU Machine Learning with RAPIDS and Dask
    Peter Entschev / Nvidia
  • 16h00 - scikit-learn: a tool for better model risk governance @ BNPP Cardif
    par Tung Lam Dang / BNP Paribas Cardif
  • 16h20 - Speeding up scikit-learn on Intel architectures
    par Laurent Duhem / Intel
  • 16h40 - LeaveNoOneOut: Building a ML platform for everyone
    par Léo Dreyfus-Schmidt & Samuel Ronsin / Dataiku
  • 17h00 - Rapid and collaborative fair data science deployment in strategy consulting
    Anton Bossenbroek / BCG
  • 17h20 - Wrap up and perspectives
    par Olivier Grisel / Inria
  • 17h30- Round-table: Open source, a model for AI and data science?

18h00 - Cocktail de clôture

*Toutes les présentations seront en anglais

Mots-clés : Apprentissage statistique Scikit-learn consortium Machine learning Scikit-learn

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