Le fil

Le transport optimal appliqué au machine learning

Recherche académique - 28 septembre 2018
Sujet de mathématiques pures depuis le XVIIIe siècle et les travaux de Gaspard Monge, le transport optimal connaît un renouveau spectaculaire avec les avancées en machine learning.
L’éclairage de Marco Cuturi
Professeur de Statistique à l’ENSAE.
R&D
Voici shinydrive, le dernier-né des packages Datastorm

Dans la famille des packages shiny de Datastorm, voici le petit dernier : shinydrive. Le package shinydrive a été développé pour répondre à un besoin simple : faciliter le partage de fichiers entre différents utilisateurs d’une application R/shiny.

R&D
Functional Data : un potentiel encore peu exploré

La dernière matinée R&D de Datastorm était notamment consacrée aux données fonctionnelles. Elles peuvent apporter de nouvelles pistes de modélisation pour la prévision ou l’analyse. Le point avec Benoit Ravel, CEO de Datastorm.

Replay webinar : Anticiper les dérives de vos Modèles de Machine Learning grâce au MLOps

La multiplication des projets data et des algorithmes expose les entreprises à un risque aujourd’hui clairement identifié : la baisse de performance des modèles de Machine Learning. Il est pourtant capital d’anticiper les dérives de vos modèles et le Machine Learning Operations (MLOps) peut vous y aider. Dans ce nouveau webinaire, les équipes de Datastorm vous expliquent comment.

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