Rejoignez-nous le 17 décembre à 17 h 30 pour notre dernière rencontre de l’année et découvrez comment utiliser les unités de calcul graphique (GPU) pour l’apprentissage profond avec des données biologiques.
Notre présentation, « Apprentissage profond avec des données biologiques : Clés du calcul parallèle avec des GPU », sera donnée par Leonard Sauvé, doctorant en bioinformatique. Ses recherches portent sur le développement de techniques d’apprentissage automatique pour l’identification rapide du risque associé aux sous-types de LMA à partir de données RNA-seq.
La présentation couvrira les défis de l’optimisation des modèles d’apprentissage profond et la manière dont les GPU peuvent réduire les coûts de calcul. Nous explorerons les profils transcriptomiques et les données unicellulaires tout en discutant des stratégies pour optimiser les performances de modèles complexes.
La présentation sera suivie d’un atelier pratique où vous apprendrez à définir l’architecture et les paramètres des modèles, à exécuter des optimisations sur GPU et à tester les performances de généralisation à l’aide de démonstrations en Python.
Veuillez noter que notre événement se déroulera en personne. Nous avons hâte de vous voir nombreux !
PS : Si vous souhaitez présenter lors d’un événement futur, contactez-nous via Meetup ou par email à info[AT]monbug.ca