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Titre :
RII - Scikit-Learn - Data analytics avec PARIETAL : apprentissage statistique.
Légende - Résumé :
L'équipe-projet PARIETAL utilise l'apprentissage statistique et l'imagerie cérébrale pour comprendre comment fonctionne notre cerveau. Gael Varoquaux, chercheur, présente l'outil open source Scikit-Learn, bibliothèque de modèles d’apprentissage statistique – ou machine learning – développée grâce au langage de programmation Python.

Le 12 novembre 2014, Inria, en partenariat avec Cap Digital, CVSTENE et SystemX, a organisé une Rencontre Inria Industries sur les data analytics - des données aux connaissances et à la création de valeur.
Nom de fichier :
Inria-888_RII_DataAnalytics_PARIETAL-VF.mp4
Titre :
RII - Scikit-Learn - Data analytics avec PARIETAL : apprentissage statistique.
Année :
2014
Durée (min) :
00:02:17
Publications :
https://videotheque.inria.fr/videotheque/doc/888
Autres versions :
Master VF : 888
Master VEN :
Autre : Lien externe :
Lien Equipe-projet :
Lien Centre de Recherche :
Mots clés :
N° master :
888
Durée :
02 min 17 sec
IsyTag :
apprentissage - c' - code - décision - donnée - exemple - qu' - Scikit-Learn - statistique - type
Transcription automatiqu :
- L'équipe de recherche Parietal a pour but d'utiliser l'apprentissage statistique et l'imagerie cérébrale pour comprendre comment fonctionne notre cerveau C'est Gael Varoquaux chercheur dans l'équipe qui nous présente Scikit-Learn un outil d'apprentissage statistique en langage Python L'apprentissage statistique ça consiste à apprendre par exemple des fonctions de décision qui vont nous permettre de séparer par exemple des pommes et des oranges à partir de données numériques Donc ici on a un petit exemple très simple où en fait on a deux mesures par exemple la taille et la couleur d'un fruit Et puis on a deux fruits des deux catégories pommes et oranges Et donc au fur et à mesure que je vais rajouter des points vous voyez qu'il y a une frontière de décision qui s'adapte Et derrière ça on a Scikit-Learn qui tourne pour faire l'apprentissage statistique Ici on a du code Donc c'est Scikit-Learn c'est la manière dont on interagit nous chercheurs et développeurs avec Scikit-Learn Et ce code va télécharger en fait des données texte et apprendre sur les données texte si c'est une revue positive ou négative d'un film Et donc ici on teste le code et donc ici il nous dit à 99 9% de chances que cette phrase est une revue négative Donc l'intérêt pour l'industrie il est très vaste L'apprentissage statistique se retrouve absolument partout Un exemple historique c'est classifier les mails en spams ou mails qu'on veut recevoir Mais de nos jours on traite par exemple des flux d'activité sur un site web pour pouvoir recommander des produits à un utilisateur Donc ça c'est une application de type marketing On voit des applications en santé numérique qui commencent à arriver de type donc diagnostic ou pronostic d'un patient On voit des applications en reconnaissance visuelle donc votre appareil photo il peut détecter s'il y a un visage sur le le champ visuel et donc se met automatiquement en mode portrait Ca c'est de l'apprentissage statistique Donc l'apprentissage statistique est partout en fait de nos jours dès qu'il y a un problème de reconnaissance L'un des intérêts de Scikit-Learn c'est que c'est une librairie de bonne qualité en Python qui se branche facilement dans un environnement comme un site web
Inria-888_RII_DataAnalytics_PARIETAL-VF.mp4

Format : .mp4
178,4 Mo
1920 x 1080 pixels
Inria-888_RII_DataAnalyt_HD.MP4

Format : .mp4
83,8 Mo
1024 x 576 pixels
Moyenne définition - équivalent DVD
Encodage PAL .MP4 H264
5 Mbits/s
Encodage PAL .MP4 H264
5 Mbits/s
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