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SUMMARY:big data and econometrics seminar - Samuel Stocksieker
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DESCRIPTION:Les données jouent un rôle essentiel dans l’apprentissage a
 utomatique\, la modélisation statistique et\, plus généralement\, l’in
 telligence artificielle. Elles fournissent en effet la matière première n
 écessaire à la construction des modèles\, qu’il s’agisse de méthode
 s d’apprentissage supervisé ou non supervisé\, ou de techniques statist
 iques plus traditionnelles ou même de réseaux neuronaux profonds. Plus le
 s données sont riches\, variées et représentatives de la réalité\, plu
 s les modèles peuvent être précis\, généralisables et utiles dans dive
 rs contextes. Par conséquent\, la qualité des résultats est intimement l
 iée la qualité des données utilisées.L’apprentissage à partir de val
 eurs rares\, extrêmes ou non\, et plus généralement à partir de donnée
 s déséquilibrées reste encore un défi majeur et assez inexploré pour l
 es tâches de régression. De plus\, les valeurs rares représentent souven
 t un événement important que les praticiens cherchent à comprendre ou pr
 édire.Comment identifier ce phénomène ? Quels impacts cela peut-il avoir
  sur la modélisation ? Quelles solutions permettent d’appréhender cette
  problématique ? Voici les questions auxquelles essaiera de répondre cett
 e présentation sur le sujet.\\n\\nContact: Sullivan Hué: sullivan.hue[at]
 univ-amu.frMichel Lubrano: michel.lubrano[at]univ-amu.fr\n\nPlus d'informat
 ions: https://www.amse-aixmarseille.fr/en/events/samuel-stocksieker-0
LOCATION:Îlot Bernard du Bois - Salle 21\, AMU - AMSE\, 5-9 boulevard Maur
 ice Bourdet\, 13001 Marseille
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CONTACT:Sullivan Hué: sullivan.hue[at]univ-amu.frMichel Lubrano: michel.lu
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