About this Event
Atelier animé par Gilles Essoki & Aymeric Floyrac, Health Data Hub
Description
Certaines bases de données sont particulièrement complexes à manipuler, voire inaccessibles pour le datascientist (pour des raisons, par exemple, d’autorisations). Disposer de données synthétiques, c’est-à-dire de données semblables aux données réelles mais générées aléatoirement, permet au datascientist de développer des scripts et d’acquérir une maîtrise de la base sans jamais l’avoir vue.
Programme
1. Introduction: les données synthétiques, définition et intérêt
2. Comment créer des données synthétiques?
- première approche: sans avoir accès à la base de données réelle
- deuxième approche: les problèmes de confidentialité, l’avatarisation
- troisième approche: les méthodes de deep learning (réseaux adverses génératifs, autoencodeurs variationnels)
3. Conclusion: choisir la meilleure approche et savoir en identifier les limites
Pré-requis
- Notions de deep Learning
- Notions de Python
Cet événement est labellisé "Paris AI week".
Event Venue & Nearby Stays
datacraft, Sorbonne Center for Artificial Intelligence, 4 Place Jussieu, Paris, France
EUR 0.00