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SUMMARY:DONNEES SYNTHETIQUES : METHODES DE GENERATION ET LIMITES
DESCRIPTION:inscription\n			\n				\n				\n				\n				\n				\n\n\n\nAtelier animé par Gilles Essoki & Aymeric Floyrac\, Health Data Hub \n\nDescription  \nCertaines bases de données sont particulièrement complexes à manipuler\, voire inaccessibles pour le datascientist (pour des raisons\, par exemple\, d’autorisations). Disposer de données synthétiques\, c’est-à-dire de données semblables aux données réelles mais générées aléatoirement\, permet au datascientist de développer des scripts et d’acquérir une maîtrise de la base sans jamais l’avoir vue. \n\nProgramme \n\nIntroduction: les données synthétiques\, définition et intérêt\nComment créer des données synthétiques?\n\npremière approche: sans avoir accès à la base de données réelle\ndeuxième approche: les problèmes de confidentialité\, l’avatarisation\ntroisième approche: les méthodes de deep learning (réseaux adverses génératifs\, autoencodeurs variationnels)\n\n\nConclusion: choisir la meilleure approche et savoir en identifier les limites\n\n\nPré-requis \n\nNotions de deep Learning\nNotions de Python\n\n\n\nCet événement est labellisé “Paris AI week”. \n\n \n\n\n\n\n\n\n \n 
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