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Vidéo : Prévisions probabilistes des séries temporelles et apprentissage profond

Vidéo : Prévisions probabilistes des séries temporelles et apprentissage profond

By G.H.

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March 25, 2021

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Le 17 novembre dernier, lors du salon virtuel Data Science, Kashif Rasul, chercheur chez Zalando, a donné une conférence sur l'apprentissage profond pour la prévision probabiliste des séries temporelles. Une conférence intéressante sur le sujet que nous vous invitons à revoir.



Kashif Rasul, dont les recherches portent notamment sur l'apprentissage profond, l'apprentissage par renforcement et les superordinateurs, a obtenu son baccalauréat avec mention à l'université Monash de Melbourne, en Australie, et son doctorat en 2010 à l'université libre de Berlin dans le domaine de la géométrie différentielle et des équations aux dérivées partielles.


Il a rédigé sa thèse sous la direction du professeur Klaus Ecker. Avant de terminer son doctorat, il a travaillé à l'Institut Max Planck de physique gravitationnelle (Institut Albert Einstein) sur le cadre Cactus, un environnement de résolution de problèmes open source conçu pour les scientifiques et les ingénieurs. Kashif Rasul a également travaillé en tant que développeur de logiciels sur Amira, un cadre de visualisation scientifique en 3D. Enfin, il est également le cofondateur de deux startups dans le domaine des bases de données géospatiales et de la logistique du crowdsourcing.