Une IA explicable, contextuelle et précise, des pipelines d’entraînement et d’exécution de modèles prédictifs industriels : voilà l’efficacité recherchée par les data scientists.

La base de données de graphes Neo4j permet d’exploiter les relations entre les données et de lancer des flux de travail où les algorithmes de graphes calculent de nouvelles caractéristiques qui enrichissent les modèles prédictifs et donnent un sens nouveau aux données, quelles qu’elles soient.

Nous constaterons cela sur le dataset de publications scientifiques CORA, bien connu dans l’écosystème de la data science : Neo4j et les graph embeddings y permettent de gagner 20 points de précision pour prédire la catégorie d’un papier de recherche.

Nicolas Rouyer
Senior Pre-Sales, Neo4j

Nicolas Rouyer est Senior Pre-Sales chez Neo4j. Précédemment Expert Big Data et Senior Architecte chez Orange, il a travaillé pendant 10 ans sur différents projets dont certains utilisant Neo4j. Avant de rejoindre Orange, il a passé plusieurs années en tant qu'ingénieur logiciel et consultant pour des SI telles que Sopra. Co-auteur de 3 livres dont Neo4j : Des données et des graphes - I. Prise en main et Neo4j (Données) - - (Graphes) - II. Déploiement, Nicolas est titulaire d'une maîtrise en informatique de l'Université de Nancy. Durant son temps libre, il aime le tennis, la course à pied et jouer du violon.
Michael Hunger
Developer Relations, Neo4j

tbd
Philipp Zacharias
Daimler

Bruno Ungermann kümmert sich im Team von Neo4j um Kunden und Interessenten in der Region DACH.Davor war er als Consultant, Projektleiter und Sales Manager im Bereich Enterprise Software bei Softwareherstellern wie Cognos, Hyperion, Oracle und Pentaho tätig.Seine fachlichen Schwerpunkte sind Knowledge-Management und Enterprise Search.

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