Diffusion scientifique

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Modèles Bayésiens non paramétriques pour l'analyse de données

By Guillaume Kon Kam King

Also appears in collections : Jean-Morlet chair: Data is everywhere! / Chaire Jean-Morlet : Les données sont partout !, Outreach

​L'intérêt pour l'intelligence artificielle (IA) s'est considérablement accru ces dernières années et l'IA a été appliquée avec succès à des problèmes de société. Le Big Data, le recueil et l'analyse des données, la statistique se penchent sur l'amélioration de la société de demain. Big Data en santé publique, dans le domaine de la justice pénale, de la sécurité aéroportuaire, des changements climatiques, de la protection des espèces en voie de disparition, etc. ​ ​C'est sur ces grands défis actuels et à venir que se penche Kerrie Mengersen, statisticienne australienne en résidence pour six mois au Cirm-Luminy (titulaire de la Chaire Jean-Morlet), aux côtés de Pierre Pudlo, Mathématicien à Aix-Marseille Université. ​ ​La Chaire Jean-Morlet et le Cirm profitent de la richesse scientifique de cette résidence de chercheurs pour proposer une conférence à destination des lycéens et étudiants : seront ainsi abordées les différentes problématiques pour lesquelles l'intelligence artificielle et le big data jouent un rôle considérable.

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Citation data

  • DOI 10.24350/CIRM.V.19482203
  • Cite this video Kon Kam King, Guillaume (28/11/2018). Modèles Bayésiens non paramétriques pour l'analyse de données. CIRM. Audiovisual resource. DOI: 10.24350/CIRM.V.19482203
  • URL https://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19482203

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