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Rencontre Data Science des ENSAE Alumni

Machine learning vs statistiques, quelles différences pour les pro ?

ENSAE Alumni vous invite à participer à la quatrième édition de leur nouvelle série d'événements :


Les rendez-vous Data Science des ENSAE Alumni   

Machine learning vs statistiques,

quelles différences pour les pro ?


Vendredi 21 novembre à 8h15

dans le salon Venise de l'Hôtel Castille

33, rue Cambon, 75001 Paris


Pour évoquer les différents enjeux liés à cette question, un spécialiste vous exposera son point de vue et répondra à vos questions :

  • Gilbert Saporta (Professeur émérite, statistique appliquée Conservatoire National des Arts et Métiers)
  • Stéphan Clémençon (Responsable du Mastère Spécialisé "Big Data", Télécom ParisTech)
En dépit de la fièvre générale qui l’entoure, l'émergence du métier de data scientist n'est pas toujours perçue par les statisticiens et les économètres comme une opportunité, bien au contraire. 

Au cœur du débat, deux approches, deux cultures, deux styles différents : d'un coté le machine learning, issu de la recherche en intelligence artificielle et des sciences de l'information est tourné vers la performance prédictive ; de l'autre les statistiques classiques, souvent perçues comme plus théoriques, sont davantage tournées vers l'explication fondamentale.

Mais ces approches sont-elles si différentes scientifiquement ? Comment trouvent-elles leurs applications respectives dans le quotidien des projets de l'entreprise ? Comment passer de l'une à l'autre ? La synthèse des deux n'est-elle finalement pas l'essence même de la data science ?

Pour évoquer ces différents enjeux, Gilbert Saporta et Stephan Clémençon vous exposeront leurs points de vue et répondront à vos questions.

 

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Vendredi 21 novembre 2014
08h15
Hôtel Castille - Salon Venise
33, rue Cambon
75001 Paris
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  • 25 € Diplômés membres

  • 30 € Diplômés non membres
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Inscriptions closes
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Lieu

Hôtel Castille - Salon Venise

33, rue Cambon
75001 Paris

Complément d'information (parking, Métro...)

Métro : Madeleine

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