Journée de la science des données 2022 | Actualités Mirage

Vous devez accepter tous les cookies pour voir cette vidéo.
Paramètres des cookies.

L’objectif de la journée était de partager les derniers développements de la recherche en science des données à l’Université d’Amsterdam, à l’AUMC (Faculté de médecine), à ​​l’ACTA (Faculté de médecine dentaire) et ailleurs. Plus de 100 personnes ont assisté à l’événement à guichets fermés de cette année, soit en personne au Startup Village, soit via une diffusion en direct en ligne.

Ateliers du matin

La journée a commencé par deux séminaires interactifs pour les doctorants et le personnel de l’UvA.

Atelier 1 : Modélisation d’équations structurelles méta-analytiques (MASEM)

Chargée d’atelier : Suzanne Jacques

Les participants à l’atelier ont appris les bases de MASEM et ont acquis une expérience pratique en adaptant des modèles MASEM à l’aide de webMASEM, un programme en ligne dédié.

Atelier 2 : Un cours accéléré sur l’apprentissage automatique à l’aide de JASP

Instructeurs d’atelier : Eric-Jan Wagenmakers, Cohen Derks, Don van den Bergh

Les participants à l’atelier ont été initiés au logiciel JASP pour les statistiques et ont appris comment JASP peut aider à effectuer et à interpréter des analyses complexes.

L’atelier était bien structuré et les ressources sont suffisamment claires pour que je puisse moi-même continuer à en apprendre davantage sur le JASP.
Atelier 2 participants

Programme de l’après-midi :

Sciences de l’information par sujet – Présentations des membres du DSC

17 membres de la communauté Data Science Center de 6 facultés ont donné des présentations ultra-rapides sur la façon dont ils appliquent les méthodes de la science des données pour répondre à une gamme de questions différentes – de la façon de mieux comprendre l’histoire de la mondialisation et du colonialisme précoces, à la raison pour laquelle les gens suivent et enfreignent les règles , à la culture des tomates !

Présentateurs de discours DSC et sujets :

  • Tessa Blanken (Faculté des sciences sociales et comportementales : Méthodes psychologiques) : Simulation du comportement humain – Projet NEMO
  • Niklas Müller (Faculté des sciences sociales et comportementales : Cerveau et cognition) : Biais inductifs dans le traitement neuronal
  • Susan Vermeer (Faculté des sciences sociales et comportementales : communication politique et journalisme) : effets de l’environnement des médias numériques sur le comportement et les attitudes politiques
  • Marthe Möller (Faculté Sciences Sociales et Comportementales : Jeunesse et Médias Divertissement) : Sciences de l’information et communication de divertissement
  • Joanna Strycharz (Faculté des sciences sociales et comportementales : communication persuasive) : Méthodes de science des données en communication persuasive
  • Melvin Wevers (Faculté des sciences humaines) : CANAL : Laboratoire d’analyse culturelle d’Amsterdam
  • Leon van Wissen (Faculté des sciences humaines): Comprendre les débuts de la mondialisation et l’histoire coloniale
  • Gaby Lunansky (faculté de droit) : Pourquoi les gens suivent-ils ou enfreignent-ils les règles ?
  • Noé Furet (Faculté de droit ; Institut d’informatique) : Utilisation des méthodes de la science des données pour identifier les problèmes juridiques dans les systèmes décentralisés
  • Claudia Orellana-Rodriguez (Amsterdam Business School) : L’analyse des données pour le bien : appliquer l’analyse pour faire progresser les objectifs de développement durable (ODD)
  • Shubha Guha (AI for Retail AIR Lab) : Qualité et équité des données : l’impact du nettoyage automatisé des données sur la prise de décision équitable
  • Shuai Wang (Amsterdam Business School ; Institut d’informatique) : Le génome de l’innovation : découvrir les ingrédients cachés d’une innovation réussie à l’aide de l’apprentissage profond géométrique et de l’analyse visuelle
  • Max van Spengler (Institut d’informatique : VIS Lab) : Géométrie hyperbolique en vision par ordinateur
  • Katinka Rus (Faculté de médecine dentaire) : modèles d’IA à usage clinique
  • Fred White (Faculté des sciences : Swammerdam Institute of Life Sciences) : Simulation et test de méthodes sur des données d’omiques d’ingénierie
  • Frans van der Kloet (Faculté des sciences : Swammerdam Institute of Life Sciences) : vision par ordinateur et apprentissage en profondeur
  • Marc Galland (Faculté des sciences : Swammerdam Institute of Life Sciences) : Apprentissage automatique de la tomate

Présentations clés :

Keynote 1 : Les animaux fantastiques et où les trouver : comprendre les modèles d’apprentissage en profondeur

Présenté par Steven Scholte, professeur agrégé de psychologie, Université d’Amsterdam.

Le domaine de recherche de Steven est la perception visuelle. Il travaille sur une solution pour intégrer des informations visuelles 2D échantillonnées ponctuellement dans une perception significative. Ses recherches portent sur des sujets tels que le clustering, la segmentation et la reconnaissance d’objets.

Dans son discours, Steven a expliqué comment le cerveau apprend une représentation statistique du monde et comment ces modèles peuvent se comporter de la même manière que les animaux biologiques (comme les humains). Steven a fourni des exemples pour montrer qu’il est possible de bien comprendre ces modèles hautement paramétrés optimisés pour prédire les catégories d’objets. Cela aide également à comprendre les fonctions exécutées dans les DNN et les mécanismes utilisés par les animaux biologiques pour résoudre ces tâches.

Note clé 2 : Pour qui cette interface vous prend-elle ?

Présenté par Anne Beaulieu, professeur d’infrastructures de la connaissance et directrice du Data Research Center à l’Université de Groningue.

La recherche et l’enseignement d’Anne donnent un aperçu de la façon dont les données sont générées, synthétisées et transformées en preuves. Anne explore également comment les bases de données, les plateformes et les flux de données façonnent ce que nous savons et qui a accès à ces connaissances.

Dans son discours, Ann a demandé au public de considérer ce qui se passe lorsque nous explorons l’interface en tant qu’espace d’action important qui façonne ce que nous faisons, ainsi que comment et ce que nous savons avec les données. Anne a parlé de ce que cela signifie de traiter les interfaces comme des pratiques plutôt que comme des dispositifs, et du potentiel des interfaces pour façonner les relations entre les humains, les machines et les humains plutôt que les humains, et de nouvelles épistémologies civiques au-delà du contrôle et du calcul.

Enregistrements du programme de l’après-midi

Bientôt!

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *