Deep Kayal

Ingénieur en apprentissage machine

« Les données que nous possédons chez Elsevier sont une mine d'or d'informations intelligentes et intéressantes. »

Deep Kayal

Le langage naturel (traitement) est pour moi la limite de l'apprentissage machine actuel. Il est difficile de traiter du texte car il est discontinu et subjectif : les mots ont une signification différente pour certaines personnes. Mais c'est ce qui est passionnant. Par exemple, nous avons mis au point une fonctionnalité qui synthétise le sujet d'un article en se basant sur son contenu, ce qui nous permet de pouvoir effectuer des analyses à grande échelle des sujets les plus cités et qui peuvent donc être considérés comme actuels. Cela aide les chercheurs à décider du domaine sur lequel ils veulent baser leur recherche, aide les organismes de financement à choisir des postes d'investissement, ainsi que les éditeurs à décider ce qu'ils publieront prochainement. Les données que nous possédons chez Elsevier sont une mine d'or d'informations intelligentes et intéressantes. Le fait de posséder ces données et donc de pouvoir garantir leur qualité nous démarque réellement.

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Deep Kayal est Ingénieur en apprentissage machine au sein de l'équipe de contenu et d'innovation d'Elsevier qui travaille sur l'extraction automatique de données issues d'articles de recherche pour divers produits Elsevier.

En savoir plus sur l'apprentissage machine grâce à nos employés

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Ce que j'apprécie le plus dans le fait de travailler sur l'apprentissage machine chez Elsevier, c'est que nous pouvons associer la théorie à la pratique.. — Georgios Tsatsaronis, Principal spécialiste en TALN
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