RAMP : Rapid Analytics and Model Prototyping

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Programme

09.30 - 10.00 : Accueil et petit-déjeuner
10.00 - 10.30 : Présentation de la journée, des animateurs et des objectifs
10.30 - 17.00 : RAMP (buffet disponible tout au long de la journée)
17.00 - 18.00 : Restitution ouverte à tous
18.00 - Fin : Apéro

La RAMP

Qu’est-ce qu’une RAMP ? RAMP pour Rapid Analytics and Model Prototyping ! Comment mobiliser un ensemble de Data Scientist afin d'attaquer efficacement un problème de prédiction avec des enjeux cruciaux ? Telle est la motivation derrière le concept du RAMP. Pendant une journée, des passionnés de data et d'algorithmes de Machine Learning se retrouvent dans un lieu commun pour un mélange entre coopération et compétition.

Après un premier briefing sur la tâche de prédiction en jeu ainsi qu'une description des données mise à disposition, une application web conçue spécifiquement pour le RAMP est mise en place afin de permettre aux participants de soumettre leurs modèles à notre serveur central. Les modèles sont entrainés et évalués sur le serveur puis leur performance est classée dans un tableau que l'on affiche tout au long de la journée.

En plus de l'aspect compétitif, le RAMP met particulièrement l'accent sur la collaboration : tous les participants ont accès aux codes des modèles déjà soumis. Ils peuvent donc les reprendre, les combiner, les améliorer et les soumettre de nouveau. Rapidement, on aboutit à un prototype performant qui résulte des efforts de tout le monde, d'où le nom de l'approche.

Il en découle aussi un fort aspect pédagogique : les participants n'ont pas a être des experts du Machine Learning en venant au RAMP, toutefois, ils en sortent la plupart du temps avec plus de connaissances pratiques et une formation certaine aux principales librairies du domaine.

Ressources & liens utiles

Nous vous conseillons d'explorer ces liens avant de venir à la RAMP !

Partenaire RAMP

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Le CDS met à disposition l'architecture IT pour les participants de la RAMP.
Le Center for Data Science de Paris-Saclay est un projet "LIDEX" initié par l'Université Paris-Saclay.