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DESCRIPTION:Pour leur quatrième évènement, et le premier en 2023, les data mineurs vous proposent de nouveaux sujets tous plus intéressants les uns que les autres: \n\n Comment publier son modèle Hugging Face dans le Cloud? (Margaux Gérard - Dataroots): Hugging Face est une entreprise de technologie qui fournit des outils et des modèles de machine learning pour les développeurs et les chercheurs. Margaux nous expliquera comment déployer son modèle dans le cloud. \n\n Avoir son Data Pod c'est quoi? (Frederic Lebeau - Datavillage): L'une des principales craintes des organisations est la perte de contrôle sur les données lorsqu'il s'agit de les partager avec d'autres organisations. L'union européenne prépare activement ce partage au travers notamment de régulations telles que le Data governance act. Pourquoi et comment partager les données tout en garantissant la confidentialité et la vie privée des consommateurs? \n\n Data et machine-learning en chimie et science des matériaux: défis et solutions (Guillaume Brunin - Matgenix): Nous aborderons les avantages du machine learning pour la chimie et la science des matériaux en général, ainsi que les problèmes rencontrés par notre communauté (typiquement, le peu de données de qualité) et certaines des solutions qui y sont apportées. \n\n Le meetup est suivi d'un drink afin d'en discuter et de se rencontrer, dans ce petite monde qu'est la data carolo. \n
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Pour leur quatrième évènement, et le premier en 2023, les data mineurs vous proposent de nouveaux sujets tous plus intéressants les uns que les autres:
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Comment publier son modèle Hugging Face dans le Cloud? (Margaux Gérard - Dataroots): Hugging Face est une entreprise de technologie qui fournit des outils et des modèles de machine learning pour les développeurs et les chercheurs. Margaux nous expliquera comment déployer son modèle dans le cloud.
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Avoir son Data Pod c'est quoi? (Frederic Lebeau - Datavillage): L'une des principales craintes des organisations est la perte de contrôle sur les données lorsqu'il s'agit de les partager avec d'autres organisations. L'union européenne prépare activement ce partage au travers notamment de régulations telles que le Data governance act. Pourquoi et comment partager les données tout en garantissant la confidentialité et la vie privée des consommateurs?
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Data et machine-learning en chimie et science des matériaux: défis et solutions (Guillaume Brunin - Matgenix): Nous aborderons les avantages du machine learning pour la chimie et la science des matériaux en général, ainsi que les problèmes rencontrés par notre communauté (typiquement, le peu de données de qualité) et certaines des solutions qui y sont apportées.
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Le meetup est suivi d'un drink afin d'en discuter et de se rencontrer, dans ce petite monde qu'est la data carolo.