Améliorer la sécurité routière grâce au Machine Learning

Le Machine Learning est désormais appliquée sur des domaines divers et variés. Il est très encourageant de savoir que ce domaine trouve application dans l’amélioration de la sécurité routière. Profiter des données d’accidentologie pour améliorer les futures générations de voitures est une idée qui a trouvé son chemin pour les constructeurs automobiles. Au lieu de simuler les risques potentiels d’un accident via les crash-tests, l’Open Data nous permet aujourd’hui de révolutionner la prévention des risques d’accidents et le renforcement de la sécurité des véhicules. Il est beaucoup moins cher et plus intelligent de s’appuyer sur des données issues de la vie réelle, relevées sur place par les forces de l’ordre. Les modèles prédictifs de Machine Learning permettent d’évaluer le risque selon les circonstances de l’accident ainsi que le profil de(s) conducteur(s).

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Mes débuts dans la Data Science

Mon histoire avec le Text Mining

Avant de connaître le Text Mining, je ne connaissais pas la Data Science. Ce domaine m’a donné envie de devenir Data Scientist. Mon histoire avec le Text Mining a débuté à mon stage de fin d’étude d’ingénieur informatique. En qualité d’ingénieur d’assurance qualité logicielle, j’avais pour mission de développer un système de test fonctionnel de l’outil de veille stratégique commercialisé par mon entreprise d’accueil. Ce test doit couvrir toutes les fonctionnalités de l’outil, notamment les plus nouvelles, et rendre un rapport détaillé sur les erreurs ou les bugs qui peuvent survenir.

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