Nos formations : https:///www.jedha.co
Cette fois c'est le football qui est mis à l'honneur pour le projet Machine Learning visant à optimiser sa stratégie de paris ! Coupe du monde, UEFA : à vos paris !
DataScientist Job : Between Myths and Reality.pdfJedha Bootcamp
Swipe through the smoke and mirrors and learn about the "sexiest job of the 21st century" with Nicola, Machine Learning Scientist @ Bumble
✨ Artificial Intelligence? Business Intelligence? Data Science? What do these terms sound like when put into action at one of the world's most forefront dating platforms? Jedha is proud to host an evening with Nicola Ghio, Senior Machine Learning Scientist at Bumble, who will give us a "peek behind the curtain" into what this enviable job title looks like in practice.
😎 Nicola will share some of his experiences working at Bumble. 🎯 Hear first-hand about Bumble's harassment and toxic imaging detector as well as the real skills required to work in the industry. We also look forward to hearing about Nicola's personal story, his background and his advice for those that want to dive deeper into the world of tech.
Meet Jedha 😍 Your Data and Cyber Security Bootcamp, ranked #1 in Europe (Switch Up). Our mission is to demystify the world of tech and to make its skills accessible to anyone who desires to learn. We have courses suited to all ambitions and skill levels: From beginners who have never typed a line of code in their lives right through to skilled tech professionals who want to achieve mastery. Our methods and teachers help to unlock human potential in the unlimited world of tech.
L'IA face à l'épreuve du covid-19 - Jedha x KardinalJedha Bootcamp
Nos formations : www.jedha.co
Avec la crise sanitaire, beaucoup de secteurs ont été mis à mal. Pour une majorité d'entreprise utilisant la Data pour ses objectifs business, il est devenu plus que complexe de construire des modèles aussi robustes, dans un contexte aussi changeant sur le long terme.
Générer une image à partir d'un texte - Fullstack Paris #5Jedha Bootcamp
Nos formations : jedha.co
Hayet et Othman vous présentent leur projet final réalisé suite à leur formation Fullstack. Leur ambition : générer des images automatiquement à partir d'une description textuelle
Construction d'une voiture autonome - Adrien Dodinet, alumni FullstackJedha Bootcamp
La formation : www.jedha.co
Dans son projet final suite à sa formation Fullstack, Adrien a construit une voiture autonome, détectant son environnement et prenant des décisions selon celui-ci.
Formation Data Engineering : http://bit.ly/2Z4Va8R
Ce mercredi 22 janvier 2020, rendez-vous sur notre campus Parisien pour vous présenter l'Ecole. Nouveau programme, plateforme, compétences à développer pour nos élèves, besoins changeants des entreprises, on vous parlera de tout ceci lors d'une soirée Portes Ouvertes ! Principalement animée par Antoine Krajnc, fondateur de Jedha, toute l'équipe sera présente pour répondre à vos questions sur les formations, vos débouchés et le secteur.
Les nouvelles à vous annoncer - attendez de tout voir - :
- la sortie d'un nouveau programme : un bootcamp Data Engineering
- le déploiement de J.U.L.I.E - Jedha Universal Learning InterfacE
DataScientist Job : Between Myths and Reality.pdfJedha Bootcamp
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😎 Nicola will share some of his experiences working at Bumble. 🎯 Hear first-hand about Bumble's harassment and toxic imaging detector as well as the real skills required to work in the industry. We also look forward to hearing about Nicola's personal story, his background and his advice for those that want to dive deeper into the world of tech.
Meet Jedha 😍 Your Data and Cyber Security Bootcamp, ranked #1 in Europe (Switch Up). Our mission is to demystify the world of tech and to make its skills accessible to anyone who desires to learn. We have courses suited to all ambitions and skill levels: From beginners who have never typed a line of code in their lives right through to skilled tech professionals who want to achieve mastery. Our methods and teachers help to unlock human potential in the unlimited world of tech.
L'IA face à l'épreuve du covid-19 - Jedha x KardinalJedha Bootcamp
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Avec la crise sanitaire, beaucoup de secteurs ont été mis à mal. Pour une majorité d'entreprise utilisant la Data pour ses objectifs business, il est devenu plus que complexe de construire des modèles aussi robustes, dans un contexte aussi changeant sur le long terme.
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Construction d'une voiture autonome - Adrien Dodinet, alumni FullstackJedha Bootcamp
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Ce mercredi 22 janvier 2020, rendez-vous sur notre campus Parisien pour vous présenter l'Ecole. Nouveau programme, plateforme, compétences à développer pour nos élèves, besoins changeants des entreprises, on vous parlera de tout ceci lors d'une soirée Portes Ouvertes ! Principalement animée par Antoine Krajnc, fondateur de Jedha, toute l'équipe sera présente pour répondre à vos questions sur les formations, vos débouchés et le secteur.
Les nouvelles à vous annoncer - attendez de tout voir - :
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Prédire le comportement consommateurs grâce à la Data Science - Jimmy Brumant...Jedha Bootcamp
Nos formations : www.jedha.co
Nous sommes cette fois avec Neuralytics pour discuter comportements d'achats ! Prenant le cas d'usage de l'achat automobile (le 2e achat des plus importants), Jimmy - CTO de Neuralytics - nous présentera les challenges liés à ces achats pour les vendeurs, et les solutions que les modèles de prédiction de Machine Learning peuvent apporter. A extrapoler à d'autres secteurs ?
Estimer les prix de vente sur une marketplace - Fabien Herry & Marc De ForzanzJedha Bootcamp
Nos formations : https://www.jedha.co
C'est en binôme que Marc & Fabien de sont mis pour réaliser leur projet IA final. Leur but ? Prédire le prix de ventes d'objets grâce au traitement du texte présent dans sa description.
Trouver des offres d'emploi grâce au traitement de texte - Mohamed ZebliJedha Bootcamp
Nos formations : https://www.jedha.co
Ici, ce sont 2 modèles que Brice expérimente pour parvenir à matcher candidats et offres d'emploi grâce à l'analyse de texte (NLP)
Reconnaître du mobilier design sur une photographie - Emmanuelle GuyotJedha Bootcamp
Nos formations : https://www.jedha.co
Passionné par le Design, Emmanuelle entreprend ici de lier cela au Deep Learning. Pourquoi ? Proposer des modèles d'assortiment, aider à la création de nouveaux modèles...
Nos formations : https://jedha.co
Dans un projet Data, quand le nettoyage des données, la modélisation et l'analyse restent primordiaux, il en revient très important de savoir restituer ses résultats d'analyse à votre audience. Après avoir animé plusieurs conférence sur la Data Visualisation, place à la pratique avec Morgane. Nous verrons comment réaliser des dashboards interactifs pour parvenir à exposer de manière claire à des personnes aussi bien techniques que non-techniques
Les applications du Deep Learning - Jedha LyonJedha Bootcamp
Nos formations : jedha.co
C'est une branche du Machine Learning très prometteuse. Que ce soit pour reconnaître des visages sur des images, analyser des textes et les interpréter automatiquement ou encore avoir des voitures qui conduisent toutes seules, les applications du Deep Learning sont nombreuses. Aujourd'hui, nous vous proposons un workshop qui va vous permettre de comprendre ce domaine et voir en quoi nous pourrions concrètement l'utiliser.
Optimiser ses publicités grâce à la Data ScienceJedha Bootcamp
Nos formations : https://jedha.co/
Améliorer son taux de conversion, son ciblage, mieux connaître son audience fait partie des grandes missions de chaque entreprise. Mais que faire quand l'audience en question est importante ? Les méthodes de Machine Learning nous permettent maintenant de mieux comprendre tout ceci, en analysant les comportements et interactions d'un très grand nombre d'utilisateurs ! Yann nous les explique lors de cet événement.
Connaître son audience grâce à la Data - Parisa MAjlessiJedha Bootcamp
Nos formations : www.jedha.co
Analyser des comportements d'achats, d'utilisateurs Web, de retombées de campagnes, la Data Science est maintenant un outil important pour l'aide à la décision pour mieux connaître son audience et proposer les solutions les plus adaptés. Vous pourrez aussi découvrir toutes les possibilités qu'offre la Data Science dans l'élaboration d'une stratégie marketing.
Automatiser la classification d'un jeu vidéoJedha Bootcamp
Dans son projet Data Science, Alexandre nous explique les outils qu'il a utilisé pour classifier automatiquement les jeux vidéos : horreur, aventure, action, sport, le travail des systèmes de recommandation optimisé !
Reconnaître automatiquement les positions de Yoga - Marine Gubler, programme ...Jedha Bootcamp
Dans cette présentation, Marine nous présente les différents outils qu'elle a utilisé pour reconnaître automatiquement les positions de Yoga. Une des applications ? Améliorer la justesse des positions en Yoga !
2019 : les news du RGPD - Méghane Duval, Juriste-conseil @ KaOra PartnersJedha Bootcamp
L'événement
Qu'en est-il du RGPD depuis sa promulgation en 2016 ? Adopté & promulgué depuis plus de 3 ans, la compliance RGPD se lisait alors sur toutes les lèvres. En constance évolution, nous vous proposons ce soir, de mieux comprendre les tenants & aboutissants du règlement, et de se tenir au courant de ses actualités.
L'agenda
18h30 - 19h15 : La conférence
19h15 - 19h30 : Q&A
19h30 - 20h : discutons autour d'un verre avec les speakers & participants !
Design & Data : Optimiser grâce à l'A/B TEST - Romain, Data ScientistJedha Bootcamp
Le lien vers le Google Colab : https://bit.ly/2XgM0DL
Le principe : L'A/B Test permet de présenter à des utilisateurs différents 2 ou plusieurs scénarios d'un produit, d'un site internet ou autre, en changeant une variante, une de ses caractéristiques. L'objectif ? Comprendre quel scénario est le plus apprécié par ses utilisateurs pour leur proposer une meilleure offre ! Un exemple ? Changer la couleur ou la forme d'un bouton, le wording d'une page web, la disposition d'un encart pour une offre spéciale...Airbnb en est aficionado !
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C'est une branche du Machine Learning très prometteuse. Que ce soit pour reconnaître des visages sur des images, analyser des textes et les interpréter automatiquement ou encore avoir des voitures qui conduisent toutes seules, les applications du Deep Learning sont nombreuses. Aujourd'hui, nous vous proposons un workshop qui va vous permettre de comprendre ce domaine et voir en quoi nous pourrions concrètement l'utiliser.
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Automatiser la classification d'un jeu vidéoJedha Bootcamp
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L'agenda
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19h30 - 20h : discutons autour d'un verre avec les speakers & participants !
Design & Data : Optimiser grâce à l'A/B TEST - Romain, Data ScientistJedha Bootcamp
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Si la baisse de la productivité est effective dans toutes les économies développées... elle est particulièrement marquée en France. Au niveau national, cet essoufflement touche tous les secteurs, et plus particulièrement celui de l’industrie, usuellement caractérisé par des gains de productivité élevés. Depuis la crise Covid, le secteur industriel contribue pour 35 % environ à cette perte, alors qu’il ne représente que 9,3 % de la valeur ajoutée nationale brute en 2023. Dans ce contexte, est-il possible de mener une politique de réindustrialisation du pays sans y associer un objectif de hausse des gains de productivité ?Non rappelle ce Cube. Au contraire, ces deux objectifs, jusqu’alors indépendants l’un de l’autre, sont désormais deux défis à relever conjointement. En analysant les différents explications à la baisse de celle-ci observée en France et dans les autres économies développées, ce Cube suggère que l’augmenter en parallèle d’une politique de réindustrialisation sous-entend une réallocation des facteurs de production vers les entreprises industrielles à fort potentiel. Elle suppose également une une meilleure affectation des ressources.
5. Fonctionnement des paris sportifs
Trois possibilités pour chaque rencontre
Une cote associée à chaque possibilité
Le gain est égal à : Mise * Cote jouée
❑ Victoire équipe domicile – Home
❑ Victoire équipe visiteuse – Away
❑ Match nul – Draw
❑ Home – 4.21
❑ Away – 3.86
❑ Draw – 1.74
❑ Exemple : 10 € (mise) * 3.86 (cote Away)
❑ Un gain de 38.6 € si l’équipe visiteuse gagne
6. Objectifs
Approximer le résultat d’une rencontre
Déterminer une stratégie de paris
❑ Paris simples (un pari = une rencontre)
Rewards additifs : Gain = Mise * Cote
❑ Paris multiples (un pari = plusieurs rencontres)
Rewards multiplicatifs : Gain = Mise * Ensemble des cotes
8. Le champ d’étude retenu
Premières et Deuxièmes divisions
Premières divisions
Saisons
2017 / 2018
2018 / 2019
2019 / 2020
Les données de la saison
2019 / 2020 s’arrêtent
(volontairement)
au 31/10/2019
Un total de 10 600 rencontres de championnat
9. Les variables retenues
Pour chaque rencontre, le dataset comprend :
❑ Les cotes pour chacune des issues possibles : Home / Away / Draw
❑ L’état de forme des deux équipes au moment du coup d’envoi :
▪ Matchs remportés à domicile / extérieur
▪ Nombre de buts marqués à domicile / extérieur
▪ Arbitre de la rencontre, stade où se joue le match
▪ Etc.
Au total, 55 variables pour chacune des 10 600 rencontres
11. Approximer le résultat de la rencontre
Un réseau de neurones qui prend en compte :
❑ Des données textuelles
❑ Des données chiffrées
Il est composé de :
❑ Une couche d’entrée
❑ Une première couche d’Embedding (vectorise les séquences de texte)
❑ Couches de GRU (ex : pour le nom des arbitres) et de LSTM (pour les dates)
❑ Deux couches de Dense (avec un Dropout à hauteur de 15%)
❑ Une couche de sortie (activation Softmax) qui renvoie trois probabilités pour
l’issue de la rencontre :
▪ Home
▪ Away
▪ Draw
13. Un test grandeur nature
Après la phase d’entraînement du réseau de neurones, une prédiction
non comprise dans le dataset lui a été soumise :
59 rencontres
jouées le 02/11
39
correctement
prédites
1 € « misé »
sur chaque
rencontre
Une précision
de 66 %
Un « gain »
total de
107,65 €
Une
« rentabilité »
de 82 %
Le pur hasard aurait estimé 33 % de prédictions justes (1 / 3 possibilités)
15. Définir une stratégie de Hedging
Mobiliser l’Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
❑ L’environnement est constitué des prévisions
issues du Réseau de neurones
❑ Les actions correspondent aux choix de paris
possibles (Home, Away, Draw)
❑ Les sommes engendrées / perdues serviront à
optimiser les choix futurs par des Rewards
positifs / négatifs
❑ La stratégie définie par l’agent aura pour but de
thésauriser les gains engendrés à chaque étape
16. « J'ai dépensé beaucoup d'argent dans la boisson, les filles et les
voitures de sport. Et le reste, je l'ai gaspillé. »
Quand les sportifs se font
philosophes de l’argent…