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

    1er workshop annuel du consortium scikit-learn @ Fondation Inria
    Actu IA
    scikit-learn
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    Date / Heure
    Date(s) - 28/05/2019
    9h45 - 18h00

    Emplacement
    BNPP Cardif

    Catégories


    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…

    – Avec la participation de Gaël Varoquaux, Alexandre Gramfort, Olivier Grisel.
    – Programme détaillé et informations complètes : https://scikit-learn.fondation-inria.fr/first-annual-workshop/

    ***
    scikit-learn, la librairie de référence du machine learning
    Scikit-learn est une bibliothèque logicielle écrite en Python qui fournit les briques de bases de l’apprentissage statistique, ou machine learning. Scikit-learn est utilisé régulièrement par plus de 500 000 personnes dans le monde. Ses modèles prédictifs simples mais puissants permettent d’extraire de la compréhension de données, du modèle linéaire efficace sur les textes aux forêts aléatoires, bien adaptées aux bases de données hétérogènes. Dans des contextes industriels, la détection d’anomalie ou les réductions de données apportent facilement de la valeur.

    La documentation de scikit-learn est reconnue comme une référence, qui permet de saisir rapidement de nouveaux concepts. Scikit-learn est beaucoup utilisé par les équipes de R&D des entreprises pour comprendre les problématiques et prototyper des solutions, même dans le cas de problèmes très difficiles qui peuvent nécessiter des solutions à façon.

    Pour accompagner et stimuler l’écosystème scikit-learn, un consortium a été constitué au sein de la Fondation Inria pour maintenir à l’avenir la qualité du logiciel et l’intégration des contributions de la communauté (plus de 1000 contributeurs dans le monde) ainsi que l’ajout de nouvelles fonctionnalités ambitieuses.