Analyse statistique des données tabulaires

ContexteLes données tabulaires sont omniprésentes chez Orange, mais les avancées des réseaux de neurones sont moins efficaces que les outils d'apprentissage automatique classiques. Le stage consiste à améliorer la méthode de masquage d'attention pour gérer les valeurs manquantes et à évaluer son efficacité par rapport à l'imputation...

ContexteLes données tabulaires sont omniprésentes chez Orange, mais les avancées des réseaux de neurones sont moins efficaces que les outils d'apprentissage automatique classiques. Le masquage d'attention est une méthode prometteuse pour gérer les valeurs manquantes, mais il faut l'améliorer et l'évaluer par rapport à l'imputation...

ContexteLes données tabulaires sont omniprésentes chez Orange, mais les avancées des réseaux de neurones sont inefficaces sur ces données en raison de leur hétérogénéité. Les variables catégorielles et continues, les distributions complexes, tronquées ou discrètes, les variables ordinales, les champs textuels et les dates rendent difficile la...

ContexteL'équipe Machine Learning & PROFiling de Orange Innovation recherche un ingénieur en apprentissage automatique pour améliorer la gestion des valeurs manquantes dans les données tabulaires. Ce stage est une opportunité de travailler sur des projets de recherche et développement dans le domaine des statistiques, de l'apprentissage automatique...

ContexteLes données tabulaires sont omniprésentes chez Orange, mais les avancées des réseaux de neurones sont moins efficaces que les outils d'apprentissage automatique classiques. L'objectif de ce stage est d'améliorer la méthode de masquage d'attention pour traiter les valeurs manquantes.Compétences requisesIngénieur ou master en...

Contexte : Les données tabulaires sont omniprésentes chez Orange, mais une grande part d'entre elles contient des informations privées. L'utilisation de données synthétiques anonymisées est désormais partie intégrante du processus de gestion des données. Dans ce domaine, les modèles génératifs tabulaires à base de diffusion offrent le meilleur...

À propos du rôleL'équipe de recherche de Orange Business Services est à la recherche d'un spécialiste en intelligence artificielle pour rejoindre son équipe de data scientists. Le candidat idéal aura une solide formation en statistiques et en machine learning, ainsi qu'une expérience dans l'analyse de données intervalles.ContexteDans...

Rôle Dans le cadre de l'équipe Machine Learning & PROFiling d'Orange Innovation, nous recherchons un spécialiste en modélisation de données pour contribuer à l'anonymat et à la traçabilité de données sensibles. Vos compétences en intelligence artificielle et en traitement de données vous aideront à concevoir des modèles de...

ContexteL'incertitude et la variabilité sont des éléments courants dans les données collectées. Les données à valeur d'intervalle (IVD) peuvent exprimer l'incertitude et la variabilité des données. Apprendre un modèle de machine learning qui se base sur ce type de données nécessite parfois de transformer la valeur « intervalle » en une autre...

ContexteL'incertitude et la variabilité sont des éléments courants dans les données collectées. Les données à valeur d'intervalle (IVD) peuvent exprimer l'incertitude et la variabilité des données. Apprendre un modèle de machine learning qui se base sur ce type de données nécessite parfois de transformer la valeur « intervalle » en une autre...

Objectif du stageLe stage a pour objectif de développer des approches robustes et adaptatives pour détecter et s'ajuster aux changements dans les données multi-table, afin d'optimiser les performances des analyses prédictives et détecter les nouveaux comportements sur la durée.MissionsPlacer le concept drift dans la cadre de la classification sur...

Objectif du stageLe stage a pour objectif de développer des approches robustes et adaptatives pour détecter et s'ajuster aux changements dans les données multi-table, afin d'optimiser les performances des analyses prédictives et détecter les nouveaux comportements sur la durée.MissionsVous serez chargé de placer le concept drift dans la cadre de la...

ContexteL'équipe de recherche d'Orange Business Services travaille sur la classification de données à valeur d'intervalle. Ce type de données est courant dans les situations où les mesures sont imprécises ou variables. Nous recherchons un développeur de modèles de classification pour travailler sur des algorithmes de classification...

ContexteL'imprécision, l'incertitude ou la variabilité peuvent être présentes dans certaines données collectées. Dans ce cas, les données utilisées ne sont pas des valeurs précises, ponctuelles, mais des données à valeur d'intervalle. On parle de « Interval-Valued Data » (IVD).Apprendre un modèle de machine learning qui se base sur...

ContexteL'imprécision, l'incertitude ou la variabilité peuvent être présentes dans certaines données collectées. Dans ce cas, les données utilisées ne sont pas des valeurs précises, ponctuelles, mais des données à valeur d'intervalle. Apprendre un modèle de machine learning qui se base sur ce type de données requiert parfois de...

À propos du rôleLe rôle consiste à développer des modèles de machine learning pour la classification d'intervalles de données. Ce projet vise à étendre les travaux existants en explorant de nouvelles formes de représentation des intervalles de valeurs.MissionLa mission consiste à réaliser une étude approfondie de la bibliographie existante, puis...

Objectif du stageLe stage a pour objectif de développer des approches robustes et adaptatives pour détecter et s'ajuster aux changements dans les données multi-table, afin d'optimiser les performances des analyses prédictives et détecter les nouveaux comportements sur la durée.MissionsPlacer le concept drift dans la cadre de la classification sur...

Objectif du stageLe stage a pour objectif de développer des approches robustes et adaptatives pour détecter et s'ajuster aux changements dans les données multi-table, afin d'optimiser les performances des analyses prédictives et détecter les nouveaux comportements sur la durée.MissionsPlacer le concept drift dans la cadre de la classification sur...

Projet de recherche : intégration du concept drift dans la classification de données temporellesLe concept drift est un phénomène qui consiste en des changements dans les données au fil du temps. Dans ce projet, nous allons explorer les méthodes de détection et d'adaptation de ces changements pour améliorer les performances des analyses...

Objet du stageLe stage a pour objectif de développer des approches robustes et adaptatives pour détecter et s'ajuster aux changements dans les données multi-table, afin d'optimiser les performances des analyses prédictives et détecter les nouveaux comportements sur la durée.Les missions seront :Placer le concept drift dans la cadre de la classification...