Date / Heure
Date(s) - 27/11/2019
19h00 - 22h00

Emplacement
Paris

Catégories

Seating is on a first come, first served basis whether you have RSVPed or not, so we suggest arriving early. We can host a limited number of attendees.

La salle permet d’accueillir un nombre limité de personnes. L’inscription est obligatoire mais ne garantit pas que vous pourrez entrer, nous vous recommandons donc d’arriver un peu en avance.

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* Edouard d’Archimbaud & Pierre Marcenac, Kili Technology (https://kili-technology.com/)

“Il vaut mieux un algorithme standard sur beaucoup de donnée de qualité qu’un algorithme état de l’art sur peu de donnée.”

Ainsi l’étiquetage de donnée est devenu, même si très pénible, une étape incontournable du processus de modélisation.
Cependant, l’annotation à l’échelle exige la combinaison d’interfaces intuitives et de machine learning (pour pré annoter par exemple). Plus encore, la labellisation à l’échelle sans compromettre la qualité des données exige de la transparence tout au long du processus d’étiquetage pour faciliter le suivi de la qualité et la collaboration interne et/ou avec des annotateurs externes.
Nous montrerons comment chez Kili nous avons structuré notre pipeline d’annotation pour pouvoir passer à l’échelle et mieux encore pour aider à la mise en production en facilitant la supervision humaine et l’apprentissage continu.

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“It is better to have a standard algorithm on a lot of quality data than a state-of-the-art algorithm on a lot of data.”

Thus, data labelling has become, even if very painful, an essential step in the modelling process.
However, annotation to scale requires a combination of intuitive interfaces and machine learning (for example, to pre-annotate). Moreover, labelling at scale without compromising data quality requires transparency throughout the labelling process to facilitate quality monitoring and internal collaboration and/or with external annotators.
We will show how we at Kili have structured our annotation pipeline to scale up and better yet, to help get it into production by facilitating human supervision and continuous learning

Liste complète des intervenants à venir. Si vous êtes intéressé, contactez-nous sur Twitter @ParisNLP!

Speakers will be announced soon. If want to have a talk contact us on Twitter @ParisNLP!

https://www.meetup.com/fr-FR/Paris-NLP/events/lkmbhqyzpbkc/