Télécom ParisTech organizará el miércoles 26 de noviembre de 2014 los primeros encuentros de la Cátedra Machine Learning for Big Data con el fin de concretar el balance de la actividad de la cátedra en temas de investigación, formación e innovación. Desde su creación en 2013, la cátedra Machine Learning for Big Data está apoyada por empresas de primer nivel, convencidas del formidable reto que suponen la investigación y la enseñanza en un campo que está en plena ebullición: PSA Peugeot Citroën, Critéo, Safran y un gran banco francés son las empresas que apoyan la cátedra.
Estos encuentros se han pensado para profesionales que trabajan con datos masivos (Big Data), interesados en las aportaciones de la ciencia de los datos (Data Science) y del aprendizaje estadístico (Machine Learning). El Machine Learning consiste en un conjunto de métodos algorítmicos que permiten crear procesos de decisión automáticos: predicción, detección de anomalías, etc.. Esto permite preparar tareas que hasta la fecha eran irrealizables debido a la complejidad o al volumen de información y a la falta de tiempo real de cálculo. De este modo se podrá contribuir a revelar informaciones que hasta ahora resultaban inaccesibles.
Bernard Cohen, IT Benchmarking, Innovation de PSA Peugeot Citroën explica: “En un futuro cercano, el vehículo será uno de los objetos conectados con mayor difusión y generará multitud de datos digitales. Hemos probado numerosos usos para los diferentes apartados de negocio basados en que un enfoque predictivo facilitado por el Big Data que nos permitirá una mayor concreción en nuestras acciones y se convertirá en un elemento de diferenciación importante en relación a la competencia.”
Programa de encuentros – 26 noviembre – 17h - Télécom ParisTech, 46 rue Barrault, 75013 Paris
- Big Data, un campo de expertise de Télécom ParisTech por Yves Poilane, Director de Télécom ParisTech
- Primeros Resultados y Ambiciones de la Cátedra MLBD, por Stéphan Clémençon, Profesor e investigador en Télécom ParisTech
- Retos y motivaciones de las empresas asociadas a la cátedra MLBD por:
o Nicolas le Roux, Scientific Program Manager de Criteoo Jean Pierre Dumoulin, Jefe IT Technical & Security Officer & PSA IT Fellow, PSA Peugeot Citroën
o Alain Coutrot, Director Adjunto de I+D de Safran- Participación del público
El balance de la investigación19 investigadores trabajan en el seno de la Cátedra Machine Learning for Big Data. Sus trabajos los valida un Consejo Científico compuesto por cuatro personalidades externas procedentes de Mines ParisTech, el INRIA, el ENS Cachan y el ENS Ulm. Estos trabajos se publican en revistas científicas que abordan los cinco ejes de investigación de la Cátedra: aprendizaje por refuerzo de la optimización/simulación de almacenamiento, graph-mining y análisis de las redes sociales, ranking y detección de anomalías, cloud learning y algoritmos de aprendizaje distribuidos, grandes dimensiones – aprendizaje y series/flujos de datos temporales.
Los investigadores participan regularmente en conferencias internacionales de alto nivel: IEEE - International Conference on Big Data (Washington), CIKM - International Conference on Information and Knowledge Management (Shanghai), NIPS - Neural Information Processing Systems Foundation (Montréal), Coloquio Technion France 2014: Making Sense of Big Data (París).
- Inscripción en www.telecom-paristech.fr/MLBigData
- Posibilidad de seguir el debate en #MLBigData
- Página web de la Cátedra: http://machinelearningforbigdata.telecom-paristech.fr
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