Thierry Nagellen

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Big data ubiquitaire pour l’extraction de connaissance de données silotées

L'un des principaux obstacles à la création de nouvelles connaissances est la réticence des organisations à partager les données, la crainte de perdre le contrôle sur la valeur potentielle étant plus importante que la promesse de gagner de la valeur ou des affaires supplémentaires. Alors que le cloud est une tendance majeure, de nouvelles architectures distribuées pourraient émerger pour renverser cette barrière et révéler de nouveaux défis techniques : apprentissage supervisé ou non supervisé sans accès à toutes les données, description sémantique détaillée des données, algorithmes pour l'extraction des connaissances. Tout d'abord, la présentation présentera les différents types d'architecture distribuées pour le machine learning et expliquera comment certaines architectures pourraient être intéressantes dans le domaine de la sémantique et de la création de connaissances.