Reproductibilité en apprentissage automatique
Ce webinaire se veut une brève introduction à la « recherche reproductible » en apprentissage automatique. Pour bien utiliser les résultats de recherche, étudiants et chercheurs doivent apprendre à adopter graduellement de nouvelles méthodes de travail pour gagner en productibilité.
Ce webinaire se veut une brève introduction à la « recherche reproductible » en apprentissage automatique.
Pour bien utiliser nos résultats de recherche, chercheurs, étudiants et développeurs doivent apprendre à adopter graduellement de nouvelles méthodes de travail pour gagner en productibilité.
Aucune connaissance a priori n’est requise.
Ce webinaire est une présentation de l’Institut intelligence et données (IID) de l’Université Laval
Conférencier
Candidat au doctorat en informatique, Université Laval
David Beauchemin est candidat au doctorat en informatique à l’Université Laval cumulant une expertise en actuariat, informatique et génie logiciel. Il se spécialise en traitement automatique de la langue naturelle en utilisant l’apprentissage automatique. Il a eu un pied en industrie tout au long de son parcours académique en appliquant ses connaissances théoriques à des problèmes réels auxquels les entreprises sont confrontées.
Il a récemment fondé avec des collègues Baseline, une coopérative d’expert en IA désirant contribuer au transfert technologique entre le milieu académique et le monde des affaires.
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