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Le mardi 5 mai 2015, nous vous proposons 3 New(s) qui peu(ven)t vous intéresser: |
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 vous souhaite une excellente journée et vous propose aujourd'hui :
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Relevez le défi !
recommande : Challenge Axa Big Data - Percez le secret des constats
Un challenge pour cartographier les zones accidentogènes
AXA réinvente la prévention routière à travers l'analyse des données d'accidents et la réalisation d'une cartographie des zones les plus accidentogènes.
Dans cette mission, AXA souhaite s'associer aux entreprises innovantes pour extraire et analyser les données de constats numérisés.
Saurez-vous relever le défi AXA ?
Axa recherche des sociétés innovantes dans les domaines suivants
1)La reconnaissance de caractères (OCR) ou de signatures
2)Le Big Data
3)La géolocalisation
Dossier à envoyer avant le 22 mai 2015
Récompenses : jusqu'à 40.000 €.
Plus d'informations |
[Institut Montaigne] BigDataFr recommande le Rapport de lInstitut Montaigne: Big data et objets connectés | lundi 4 mai 2015 | "La révolution du Big data et des objets connectés crée d’immenses perspectives de création de valeur mais suscite également des interrogations nouvelles sur la protection des droits des individus."
Chiffre clé : 74 Mds € potentiel de création de valeur de l’Internet des objets en France en 2020 (138 milliards d’euros en 2025)
Lire le rapport
Source : institutmontaigne.org
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| [Big Data - O'R - Machine Learning] | mardi 5 mai 2015 | BigDataFr recommends: On the evolution of machine learning
From linear models to neural networks: an interview with Reza Zadeh.
"As part of our ongoing series of interviews surveying the frontiers of machine intelligence, I recently interviewed Reza Zadeh. Reza is a Consulting Professor in the Institute for Computational and Mathematical Engineering at Stanford University and a Technical Advisor to Databricks. His work focuses on Machine Learning Theory and Applications, Distributed Computing, and Discrete Applied Mathematics.
Read interview
By David Beyer
Source: radar.oreilly.com | | | | |
| [Big Data - ArXiv] BigDataFr recommends: Efficient Machine Learning for Big Data: A Review | lundi 4 mai 2015 | [..] "This paper thus reviews the theoretical and experimental data-modeling literature, in large-scale data-intensive fields, relating to: (1) model efficiency, including computational requirements in learning, and data-intensive areas structure and design, and introduces (2) new algorithmic approaches with the least memory requirements and processing to minimize computational cost, while maintaining/improving its predictive/classification accuracy and stability."
Read paper
By O. Y. Al-Jarrah, P. D. Yoo, S Muhaidat, G. K. Karagiannidis, K. Taha
Source: http://arxiv.org/ | | | | |
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