Paris Machine Learning Newsletter, March 2016
Outline
1 Edito de Franck et Igor
2 le prochain meetup, c’est demain soir !
3 Les autres meetups: FrenchData,RecSyS Paris Meetup, Aix-Marseille ML et ML Bordeaux meetup
6 Dotscale discount
1 Edito de Franck et Igor
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jours en Février donc quatre meetups le soir, corrélation ou causation,
nous ne sommes pas sûrs. En tout cas, ce fut exaltant, Franck et moi
pensions qu’au bout du troisième meetup, vous vous lasseriez de venir,
eh bien non, il y avait un nombre record de personnes à Mobiskill (le
dernier meetup). On aura un résumé de ces quatres meetups passionnants
et celui de demain soir plus tard ce mois-ci stay tuned.
Comme l’année dernière nous organiserons un bird of a feather “Paris Machine Learning and Data Science Community (BOF)” à Devoxx
le Jeudi 21 Avril au soir. Si vous êtes organisateurs de meetup autour
de la data science/ML et êtes intéressés à présenter votre meetup avec
nous (comme nous l’avions fait l’année dernière n’hésitez pas à
contacter Franck ou moi-même).
Pour
information, Roelof et Samim (meetup #1, Saison 3) viennent d’écrire un
grand blog post sur la créativité computationelle. C’est ici: CreativeAI, On the Democratisation & Escalation of Creativity — Chapter 01
Kiran
nous fait savoir que le papier sur lequel était basé sa présentation en
Janvier (il y a cinq meetups de cela) se trouve ici: http://gvv.mpi-inf.mpg.de/
Si vous avez des informations à faire passer à la communauté, vous pouvez le faire en postant directement sur notre page Facebook, notre page Google+, ou sur notre groupe LinkedIn
(si vous cherchez des data scientists, n'oubliez pas de mettre [JOB] si
c’est une annonce). Vous pouvez aussi nous contacter sur notre compte
Twitter: @ParisMLgroup, nous ferons un RT.
Voila c’est tout pour ce mois-ci.
2 Le prochain meetup c’est demain !
Le
seul moyen d’avoir un bon meetup est sensiblement lié à la capacité
pour tous de changer votre RSVP en “non” si vous ne venez pas. Merci de
le faire pour les autres (nous avons la chance d’avoir une communauté
nombreuse-presque 3400- et nous n’avons pas eu à émuler les loteries
pour rentrer dans la salle comme au Brésil, ou faire des points
bonus-malus comme c’est fait a Singapour !). Faite votre devoir de
citoyen et changer votre RSVP.
Le programme du meetup :
Talk : 19h - 21h:30
Savoir
anticiper les fusions et acquisitions est un enjeu particulièrement
crucial pour les banques d'affaires. A la demande de l'une d'entre
elles, nous avons construit un modèle prédictif permettant d'identifier
quelques mois à l'avance les entreprises susceptibles de devenir une
cible pour une fusion ou une acquisition. Nous proposons de vous
détailler la démarche que nous avons mise en oeuvre, depuis sa
conception jusqu'aux éléments de visualisation des résultats obtenus, en
passant par l'acquisition des données, leur préparation, la
construction de la cible, les modèles testés...
State-of -the-art Machine Learning algorithms for Voice Recognition. Résulé du talk @ Collège de France,
Deep
Learning in Speech Recognition : we show some examples of the impact of
deep learning on the whole field of speech recognition. We will also
give a quick glance at one of the state of the art systems.
Le
deep learning dans la reconnaissance vocale : nous montrons l'impact du
deep learning dans le domaine de la reconnaissance vocale, à travers
d'exemples. Nous expliquons rapidement l'architecture d'un système à
l'état de l'art.
The
works presented in this talk address a resource allocation problem
arising in the context of mobile communication networks. More
specifically, this problem deals with the optimization of network energy
consumption for a guaranteed quality of service level. The solution
investigated is based on reinforcement learning schemes for implementing
resource allocation tasks for the network. The problem of interest can
indeed be cast into a Markov Decision Process (MDP) framework. It
appears from the experiments that state-of-the-art controller systems
can be improved, so that an alternative MDP modeling is proposed and its
performance results are compared to the state-of-the-art, demonstrating
significant performance improvement over the latter.
As
neural nets increase in complexity they also become harder to write and
harder to teach. Our hypothesis is that these difficulties stem from
the absence of a language that elegantly describe neural networks. Mariana
(named after the deepest place on earth, the Mariana trench) is an
attempt to create such a language within python. That being said, you
can also call it as an Extendable Python Machine Learning Framework
build on top of Theano that focuses on ease of use.
Comment
la psychométrie et le machine learning peuvent identifier les cultures
d'entreprise et les facteurs de réussite professionnels
- Buffet - Networking : 21h30 - 22h30
3. Les autres meetups:
- Christophe vient de créer le meetup FrenchData. Les deux prochains meetups sont: FrenchData Meetup #1 : dans les coulisses de 3 startups Data et Le Meilleur Data Scientist de France
- Les groupes de ML d’Aix-Marseille et ML de Bordeaux ont déja eu deux meetups respectivement, si vous êtes ou passez dans ces régions/villes n’hésitez pas à vous inscrire dans ces groupes.
- RecSyS Paris est maintenant un groupe sur Meetup, http://www.meetup.com/
RecSysFR/. Leur prochain meetup c’est le 23 Mars: RecSys Fr: 2nd session
This
workshop focuses on the computational and statistical trade-offs
arising in various domains (optimization, statistical/machine learning).
This is a challenging question since it amounts to optimize the
performance under limited computational resources, which is crucial in
the large-scale data context. One main goal is to identify important
ideas independently developed in some communities that could benefit the
others.
Invited speakers:
-
Pierre Alquier (ENSAE, Paris-Saclay)
-
Alexandre d'Aspremont (D.I., CNRS / ENS Paris)
-
Quentin Berthet (DPMMS, Cambridge Univ., UK)
-
Alain Celisse (Université de Lille)
-
Rémi Gribonval (INRIA, Rennes)
-
Emilie Kaufmann (CNRS, Lille)
-
Vianney Perchet (CREST, ENSAE Paris-Saclay)
-
Garvesh Raskutti (Wisconsin Institute for Discovery, Madison, USA)
-
Ohad Shamir (Weizmann Insitute, Rehovot, Israel)
-
Silvia Villa (Istituto Italiano di Tecnologia, Genova & MIT, Cambridge, USA)
The conference is free and open to all, but registration is mandatory before March, 19. Please fill-in the form at
where you will also find detailed information about the conference.
Julie nous informait dans le premier meetup de Février de l’atelier a STATLEARN organisée par la SFdS. C’est ici: http://statlearn.sfds.asso.fr/
Nous avons le plaisir de vous annoncer que la 7ème èdition du workshop STATLEARN "Challenging problems in Statistical Learning" aura lieu les jeudi 7 et vendredi 8 avril 2016 à Vannes
(campus de Tohannic, Université de Bretagne-Sud). Ce workshop se
propose de présenter les récentes avancées de l'apprentissage
statistique qui a vu ses problématiques évoluer rapidement ces dernières
années.
STATLEARN,
qui est une conférence de la Société Française de Statistique (SFdS),
s'inscrit cette année dans le semestre thématique du labex Henri
Lebesgue. Il est co-organisé à l'université de Bretagne-Sud par les
laboratoires LMBA et IRISA, avec le soutien de l'université Paris 1
Panthéon-Sorbonne, de l'IRMAR, de l'AMIES et de la région Bretagne.
Les deux journées de conférences seront organisées en 4 demi-journées thématiques. Le programme est le suivant :
Jeudi 7 avril :
9h30-12h30 Session 1: Topic Modeling / Text mining
- Cédric Archambeau (University College London - UK / Amazon - Berlin - Germany)
- Julien Velcin (ERIC / Université Lyon 2 - Lyon - France)
- Quentin Pleplé (EPSI, Big Datext et Short Edition - Grenoble - France)
14h00-17h30 Session 2: High dimension and applications
- Ernest Fokoué (Rochester Institute of Technology - USA)
- Mathieu Fauvel (INRA et INPT-ENSAT - Toulouse - France)
- Emeline Perthame (Inria Grenoble - Rhone-Alpes - France)
18h00-20h00 Poster Session
Vendredi 8 avril :
9h30-12h30 Session 3: Optimal transport and learning
- Marco Cuturi (Kyoto University - Japan)
- Jérémie Bigot (Université de Bordeaux et Institut de Mathématiques de Bordeaux - France)
- Rémi Flamary (Université de Nice Sophia-Antipolis - France)
14h00-16h00 Session 4: Recent advances in statistical learning
- Patrick Perez (Technicolor, Rennes - France)
- Vladimir Vapnik (Facebook Research - USA)
L'inscription
au workshop est gratuite mais obligatoire et doit être faite avant le
15 mars 2016 au moyen du formulaire disponible sur le site web : http://statlearn.sfds.asso.fr/
En
outre, une session "poster" permettant à ceux qui le souhaitent de
présenter leurs travaux récents ou en cours est également prévue. Si
vous souhaitez présenter un poster, vous devez soumettre un titre et un
résumé au moyen du formulaire disponible sur la page web du workshop.
Enfin, le workshop sera précédé cette année encore par une journée d'Ecole de Printemps ! Informations et inscriptions sur la page web du workshop.
Attention, le nombre de places est limité à 50 participants, et
celles-ci sont destinées de façon privilégiée (mais non exclusive) aux
doctorants et post-doctorants.
Au plaisir de vous voir à Vannes les (6) 7 & 8 avril prochains.
Les organisateurs,
N. Béchet, C. Bouveyron, L. Chapel, N. Courty, M. Emily, E. Fokoué, C. Friguet, J. Jacques, P. Latouche
6. Ferdinand nous avait parlé de dotscale à l’un des meetups de Février.
“...Les membres du meetup PMLAG peuvent utiliser le code PARISML ou plus simplement le lien https://dotscale2016.
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