Pour sa 2ème édition, Lincoln a choisi la reconnaissance d’images comme thématique à son nouveau Challenge Data Science organisé en interne et pour lequel tous les collaborateurs ont été invités à participer en équipe pendant 5 mois.
Ce Challenge s’appuie sur un sujet proposé sur la plateforme Kaggle[1], plateforme Web organisant des compétitions en science de la donnée à partir de problématiques soumises par des entreprises. Des prix sont attribués aux Data Scientist obtenant les meilleures performances.
Ce challenge aura permis aux nombreux participants – de profils variés – de travailler sur un sujet innovant et de monter en compétences à la fois sur les algorithmes de Deep Learning, le traitement d’image et le langage Python.
Le challenge, c’est aussi l’opportunité d’apprendre par le partage de connaissances, les animations organisées lors de workshops thématiques, et surtout, c’est une belle occasion de rassembler une communauté qui a envie d’apprendre ou de parfaire ses connaissances autour d’un événement au sein de Lincoln.
Après trois mois de compétition, chaque équipe a présenté ses travaux lors d’une soirée de clôture organisée le 14 décembre 2017. Les résultats obtenus sont allés bien au-delà de nos espérances ! Citons, parmi les apports de connaissances, Squeezenet l’algorithme de CNN compressé, la construction d’un démonstrateur sous Django, la comparaison de performance avec et sans augmentation de données…
A l’issue des présentations, 3 prix ont été décernés :
- Le prix de la passion à l’équipe de Marie-Pierre B., Aurélien B. et Théo V.
- Le prix de la créativité à Antoine H.
- Le prix de la performance à l’équipe de Mathieu H., François V., Thomas G. et Azzédine D.
Félicitation à tous et merci pour votre participation !
[1] Source https://fr.wikipedia.org/wiki/Kaggle