Lior Perez, Météo-France, Responsable des Développements Informatiques
Sujet de votre conférence
Météo et Deep Learning
Description de votre conférence
Le monde de la météorologie est imprégné de la culture de la modélisation physique. La prévision du temps, c'est avant tout les équations de Navier-Stokes. Pourtant, avec plusieurs dizaines de téra-octets de données produites chaque mois par Météo-France, il y a de la place pour les Data Sciences !
Je vous propose dans cette conférence de faire un focus sur l'activité Deep Learning à Météo-France :
Comment nous avons introduit le Deep Learning dans un monde de physiciens,
Quelques exemples d'applications du Deep Learning à la météorologie : prévision d'images à courte échéance, correction de séries temporelles, post-traitement des sorties de modèle...
Informations diverses
Thématique, Labels : météorologie, machine learning, deep learning
Niveau de difficulté (débutant|avancé|confirmé) : débutant
Durée (quickie 15-30min, conférence >1h) : 30 min
Format (slides, live-coding, les deux): slides
Dispo ou indispo (après mars, dès que possible, pas entre X et Y) : quand vous voulez !
Le speaker
Lior Perez, Météo-France, Responsable des Développements Informatiques
Sujet de votre conférence
Météo et Deep Learning
Description de votre conférence
Le monde de la météorologie est imprégné de la culture de la modélisation physique. La prévision du temps, c'est avant tout les équations de Navier-Stokes. Pourtant, avec plusieurs dizaines de téra-octets de données produites chaque mois par Météo-France, il y a de la place pour les Data Sciences !
Je vous propose dans cette conférence de faire un focus sur l'activité Deep Learning à Météo-France :
Informations diverses