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Étude de cas : quand intelligence artificielle et analyse textuelle sont mises à profit

65 Jours

Avant l'événement

16 septembre 2020 de 12h à 13h
Gratuit

Au cours de la présentation d’un exemple inspiré d’un cas réel, vous découvrirez comment faire parler vos données et en tirer de la valeur en utilisant l’analyse de texte dans un contexte de moissonnage du Web (Web scraping). Avec SAS Viya, vous découvrirez une plateforme unifiée qui permet d’effectuer le cycle complet d’analyse, en alliant l’Open source à une solution de premier plan dans l’industrie. SAS est en effet un leader du Magic Quadrant 2020 de Gartner pour les plateformes de science des données (data science) et d’apprentissage machine (machine learning).

 

Durant ce webinaire :

 

• Familiarisez-vous avec l’interface de SAS Visual Analytics et SAS Visual Text Analytics ;

• Découvrez comment facilement intégrer vos découvertes dans des rapports percutants ;

• Joignez-vous à la discussion autour des meilleures pratiques de l’industrie ;

• Comprenez comment l’intelligence artificielle est à votre portée grâce au module d’apprentissage machine et d’apprentissage profond.

 

animépar

speaker

Jérôme-Antoine Sauvé, Développeur en intelligence artificielle, NOVIPRO

Détenteur d'un baccalauréat en administration des affaires profil système d'information et des études de niveau maîtrise en Technologies de l'information, il supplémente également ses compétences par plusieurs certifications professionnelles sur des plateformes supportant les sciences des données telles que Splunk, SAS et Amazon web services. Il œuvre au sein de NOVIPRO en tant que développeur de solution en intelligence artificielle.

speaker

Jérôme Caron, Spécialiste en solutions analytiques, SAS Institute

Jérôme Caron se spécialise dans l'utilisation de l’analytique avancée pour la résolution de problèmes complexes en entreprise notamment en matière de risque de crédit. Travailler pour une entreprise classée parmi les leaders du Gartner Magic Quadrant fournit à Jérôme une perspective de première ligne sur un monde en perpétuelle évolution, en particulier au niveau du développement et de la mise en production des algorithmes d'apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Avant de travailler chez SAS, Jérôme était directeur principal de la modélisation du risque de crédit pour une grande institution financière canadienne et gérait une équipe de plus de 20 scientifiques des données responsables de la quantification du risque des portefeuilles de crédit. Jérôme possède une maitrise en économie, un MBA avec spécialisation en conseil en management et le titre de Financial Risk Manager (FRM).

3 bonnes raisonsde participer

  • Pour découvrir comment l’analyse textuelle peut répondre à vos problématiques d’affaires
  • Pour comprendre les différentes étapes du cycle d’analyse
  • Pour avoir l’occasion de poser vos questions à nos experts en analyse de données