Avec les nominations d’Alexandre Gramfort, de Francis Bach, de Michèle Sebag et de Sébastien Bubeck et les élections d’Elisa Fromont, de Marianne Clausel, de Patrick Gallinari et de Stéphane Canu; le bureau des experts scientifiques de la SSFAM est au complet !
Le prix Turing (équivalent du prix nobel en informatique) 2019 a été décerné aux chercheurs Yann LeCun (Français), Yoshua Bengio (Québécois) et Geoffrey Hinton (Britannique) pour leur travaux en apprentissage machine sur les réseaux de neurones profonds (deep learning en anglais). La société savante ACM (Association for Computing Machinery) qui décerne ce prix a qualifiéLire la suitePrix Turing – LeCun, Bengio et Hinton récompensés
Chloé-Agathe Azencott nous parle son livre d’introduction au Machine Learning Encore un livre sur le machine learning… Pourquoi l’avoir écrit, alors que les ressources sur le sujet se multiplient, en ligne comme en librairie ? Ce livre se base sur mon cours aux élèves-ingénieurs de CentraleSupélec. En le montant en 2015, j’ai cherché à proposerLire la suiteIntroduction au Machine Learning par C.-A. Azencott
Du 20 au 22 juin 2018 aura lieu la 20ième édition de la Conférence sur l’Apprentissage automatique (CAp’18) à l’INSA de Rouen. Ce rendez-vous annuel est l’occasion pour les chercheurs en apprentissage machine de se retrouver pour partager leurs résultats. Retrouvez le programme sur le site web dédié : cap2018.litislab.fr
Appel à contribution session SSFAM@SFdS Une session spéciale de la Société Savante Francophone en Apprentissage Machine (SSFAM) sera organisée lors des 50e Journées de Statistique de la SFdS qui se tiendront du 28 mai au 1er juin 2018 à Paris-Saclay : http://jds2018.sfds.asso.fr/ Cette session se vaut un lieu d’échanges et de convivialité pour tous les acteursLire la suiteSession SSFAM@SFdS
Vous pouvez maintenant annoncer vos soutenances en lien avec l’apprentissage automatique (thèse ou HDR) en cliquant ici. Vous pouvez également déposer des thèses/HDR déjà soutenues afin de permettre un référencement des thèses/HDR en apprentissage machine ! Pour cela rendez-vous sur la page : ssfam.org/depot-these-hdr/.
Vous pouvez dorénavant déposer vos offres d’emploi (stages, thèses, post doc, postes académique ou dans l’industrie) sur la page : ssfam.org/deposer-une-offre/. N’hésitez pas à également les transmettre via notre liste de diffusion ssfam.org/liste-diffusion/.
Bienvenue sur le site de l’association « Société Savante Francophone d’Apprentissage Machine » (SSFAM) qui a été créée en juin 2017. Notre association a pour but de de fédérer la communauté francophone en apprentissage machine, de diffuser la connaissance dans la société et de favoriser les échanges entre chercheurs et utilisateurs qu’ils soient du monde académique, duLire la suiteBienvenue sur notre site web
