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Wednesday, September 19, 2018

WiMLDS and Paris Machine Learning meetup Hors série #1: Scalable Automatic Machine Learning with H2O with Erin Ledell

We're back with Season 6 of the Paris Machine Learning meetup!
Tonight, the Women in Machine Learning & Data Science (WiMLDS) meetup and the Paris Machine Learning Group are hosting an exceptional “Hors Série” meetup featuring Erin LeDell and Jo-Fai Chow We will be hsoted and sponsored by by Ingima !

The meetup will be live streamed for those who can’t be there. Slides are also available below:




19:30 – Introduction by Ingima, the Paris WiMLDS + Paris ML Group teams


19:40 – “Scalable Automatic Machine Learning with H2O” (keynote format) by Erin LeDell, Chief Machine Learning Scientist at H2O.ai.

Abstract:
This presentation will provide a history and overview of the field of Automatic Machine Learning (AutoML), followed by a detailed look inside H2O's AutoML algorithm. H2O AutoML provides an easy-to-use interface which automates data pre-processing, training and tuning a large selection of candidate models (including multiple stacked ensemble models for superior model performance). The result of the AutoML run is a "leaderboard" of H2O models which can be easily exported for use in production. AutoML is available in all H2O interfaces (R, Python, Scala, web GUI) and due to the distributed nature of the H2O platform, can scale to very large datasets. The presentation will end with a demo of H2O AutoML in R and Python, including a handful of code examples to get you started using automatic machine learning on your own projects.

Bio:
Dr. Erin LeDell is the Chief Machine Learning Scientist at H2O.ai. Erin has a Ph.D. in Biostatistics with a Designated Emphasis in Computational Science and Engineering from University of California, Berkeley. Her research focuses on automatic machine learning, ensemble machine learning and statistical computing. She also holds a B.S. and M.A. in Mathematics. Before joining H2O.ai, she was the Principal Data Scientist at Wise.io (acquired by GE Digital in 2016) and Marvin Mobile Security (acquired by Veracode in 2012), and the founder of DataScientific, Inc.


Abstract:
Joe Chow (H2O.ai) recently teamed up with IBM and Aginity to create a proof of concept "Moneyball" app for the IBM Think conference in Vegas. The original goal was just to prove that different tools (e.g. H2O, Aginity AMP, IBM Data Science Experience, R and Shiny) could work together seamlessly for common business use-cases. Little did Joe know, the app would be used by Ari Kaplan (the real "Moneyball" guy) to validate the future performance of some baseball players. Ari recommended one player to a Major League Baseball team. The player was signed the next day with a multimillion-dollar contract. This talk is about Joe's journey to a real "Moneyball" application.
20:50 Networking / Cocktail

During the event, you can share content using #WiMLDSParis and @WiMLDS_Paris or #ParisML and @ParisMLgroup

After the meet-up, the video will be shared on : http://parismlgroup.org/about.php & https://medium.com/@WiMLDS_Paris

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Host information :

The room can welcome 90 people. First arrived, first served!
Keep in mind the session will be streamed.



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Friday, September 14, 2018

Highly Technical Reference Page: The Rice University Compressive Sensing page.




Rich sent this to me a a few days ago:

Hi Igor -  
i hope all goes well. FYI, the Rice CS Archive is back online after being down for more than a year thanks to some Russian hackers who thought we had something to do with the 2018 election. it’s available here:
richb 
Richard G. Baraniuk
Victor E. Cameron Professor of Electrical and Computer Engineering
Founder and Director, OpenStax
Rice University 
The Rice page is one of the first page that got me thinking I should list all those Highly Technical Reference Pages in one fell swoop.

Thursday, September 13, 2018

“And we’re back for Season 6” Paris Machine Learning Newsletter, September 2018 (in French)


“And we’re back for Season 6” the Paris Machine Learning Meetup Newsletter, September 2018

Sommaire
  1. L’édito de Franck, Jacqueline, Igor, “And we’re back for Season 6”
  2. On Aime Beaucoup !
  3. La saison dernière.

1 L’édito de Franck, Jacqueline, Igor, “And we’re back for Season 6”

Jacqueline Forien nous rejoint en tant qu’organisatrice du meetup.

La saison 5, c’était 8 hors série et 9 meetups réguliers, plus de 7200+ membres ce qui en fait un des plus grand meetup du monde sur cette thématique. On a vu plein de choses l’année dernière du point de vue politique mais aussi dans les meetups. On reviendra la dessus plus tard dans une autre newsletter. Ce qu’il faut savoir c’est que NIPS la conférence de référence en IA a vendu ses tickets en 11 minutes 38 secondes. D’expérience, c’est plus rapide que la vente des billets de BTS quand il viendront à Bercy en Octobre. Ce qui est sûr c’est que ces expériences que sont les rencontres autour du Machine Learning doivent rester et c’est pour cela que toutes les présentations et vidéos de nos meetups sont dans nos archives et sont listées plus bas dans cette newsletter.

Cette dernière saison n’aurait pas pu se faire sans les entreprises et associations suivantes:

Un grand merci pour leur implication dans une communauté dynamique sur l’IA ici à Paris et en Europe.

Notre premier meetup se fera en coordination avec le Women in Machine Learning and Data Science, pour s’inscrire c’est ici: #Hors-série — Paris WiMLDS & Paris ML Meetup

Les dates de nos meetups pour la saison 6:
  • Hors série #1 19/09
  • #2 10/10
  • #3 14/11
  • #4 12/12
  • #5 09/01
  • #6 13/02
  • #7 13/03
  • #8 10/04
  • #9 15/05
  • #10 12/06

Si vous voulez nous accueillir ou sponsoriser, n’hésitez pas à nous contacter grâce à ce formulaire ou via notre site.

Vous pouvez nous suivre sur Twitter @ParisMLgroup.



2. On Aime Beaucoup !

Chloé Azencott, une des speakers du meetup, vient de sortir un livre sur le Machine Learning en Français. C’est Introduction au Machine Learning et il y a plein d’exemples de code.

Des conférences et meetups qu’on aime bien!

++++Important: France is AI conférence: 3e édition de notre conférence annuelle les 17 et 18 octobre 2018 à Station F.+++: Le lien d’inscription eventbriteavec le code promo MEETUPS100 offre 100 place gratuites. Au-delà des 100 premières, les places peuvent être obtenu avec 50% de réduction avec le code MEETUPS50

Les petits nouveaux meetups:

Ceux qui recommencent:

3. La saison dernière


La saison dernière (Saison 5), c’était 8 hors série et 9 meetups réguliers pour un total de 95 meetups en 5 saisons. Voici les liens vers les présentations et videos faites à ces meetups:

Regular meetups

Hors série

Voilà, c’est tout pour aujourd’hui !


PS: N’oubliez pas que vous pouvez aussi suivre le Paris Machine Learning Meetup sur Twitter, LinkedIn, Facebook et Google+ .

Vous pouvez consulter les archives des meet ups précédents.

On travaille aussi sur un nouveau site web : MLParis.org

Le Paris Machine Learning Meetup, c’est 7200 membres ce qui en fait un des plus important du monde avec déjà plus de 95 rencontres et 10 dates programmées pour cette saison 6.
  • Si vous êtes étudiant, postdoc ou chercheur, le meet up est une belle tribune pour parler de vos travaux avant de les présenter aux conférences NIPS/ICML/ICLR/COLT/UAI/ACL/KDD ;
  • Pour les startups, c’est un bon moyen de parler de vos projets ou de recruter les futurs superstars de votre équipe IA/Data Science ;
  • Et pour tous, c’est un moyen simple de se tenir informé des derniers développements du domaine et d’avoir des échanges uniques avec les conférenciers et les autres participants.

Comme toujours, premier arrivé, premier entré. Le nombre de places dans les salles est limité. Au delà de leur capacité, nous ne pourrons pas vous faire rentrer. Vous pouvez suivre le taux de remplissage en suivant #MLParis sur twitter.



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Wednesday, September 12, 2018

Manopt 5.0, toolbox release: Optimization on Manifolds: - implementation -



Nicolas just sent me the following:
Dear Igor,

Bamdev (cc) and I just released Manopt 5.0, our Matlab toolbox for optimization on manifolds:

We would be delighted if you could announce this major release on your blog once again.

Manopt is a toolbox for optimization on manifolds, with major applications in machine learning and computer vision (low rank constraints, orthogonal matrices, rotations, positive definite matrices, ...). Of course, Manopt can also optimize over linear spaces (and it's quite good at it).

The toolbox is user friendly, requiring little knowledge about manifolds to get started. See our tutorial and the many examples in the release:



Highlight -- this release brings:

Thanks!
Nicolas and Bamdev


Thanks Nicolas  !


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