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"C'est le travail sur ces sujets qui a permis toute ces avancées des LLMs"
Le D.E.V. de la semaine est Vincent Maladiere, co-founder @ Probabl. Vincent et Bruno explorent le rôle des modèles prédictifs dans l'analyse des données et leur aptitude à dévoiler la causalité, avec un focus sur l'intelligence artificielle. Ils discutent également des avancées dans Scikit-Learn et de la nécessité de repérer les liens causaux dépassant une simple corrélation. Certains défis évoqués sont le biais de sélection, l'analyse de survie et les complications liées aux données manquantes. Le duo conclut en réitérant que, malgré les progrès des modèles de langage, ils devraient compléter, plutôt que remplacer, les méthodes traditionnelles. Vincent termine en soulignant l'importance de l'apprentissage continu. Chapitrages00:00:53 : Introduction à la Prédiction et Causalité 00:01:34 : Présentation de Vincent 00:03:16 : Concepts Mathématiques et Philosophiques 00:03:27 : Découverte de Scikit-Learn 00:06:38 : Évolution de Scikit-Learn vers l'Industrie 00:07:45 : Signaux, Causalité et Modèles 00:11:30 : Prédiction vs Causalité 00:15:48 : Exemples de Causalité dans Divers Domaines 00:20:11 : Évaluation de Tests A/B et Causalité 00:28:52 : Automatisation des Décisions Basées sur des Modèles 00:30:53 : Projet ROAS et Prédiction 00:33:11 : Importance des Cohortes dans l'Analyse 00:35:03 : La Notion de Survie en Statistiques 00:43:12 : Feature Engineering et Causalité 00:47:36 : L'Impact des LLM sur la Prédiction 00:52:53 : Mélange de Techniques Traditionnelles et Modernes 00:55:44 : Recommandations de Contenus 00:56:29 : Conclusion et Remerciements
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