Appel à solutions: Challenge de l'anonymisation des données de SAP!

Le challenge SAP permettra d'attribuer des prix pouvant aller jusqu'à 60 000 dollars pour des solutions permettant d'identifier des informations d'identification personnelle (PII) dans des données semi-structurées, puis de les anonymiser.
Date limite de dépôt des candidatures dans un mois
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Pour favoriser la recherche et le développement d'approches d'apprentissage automatique pour le traitement de documents, il est nécessaire de permettre aux chercheurs de travailler avec de grandes quantités de documents réalistes. Pour se conformer à la réglementation sur la protection des données, les entreprises doivent anonymiser leurs documents et supprimer toute information d'identification personnelle. Cette rédaction doit être effectuée de manière à produire des documents réalistes et à minimiser l’impact négatif sur la formation relative au modèle d’apprentissage automatique.
 
L'ouverture est un principe clé pour SAP, car c'est la base de la co-innovation et de l'intégration. Nous adoptons les standards ouverts et à code source ouvert, et fournissons un accès rapide aux données et aux processus métier via des API ouvertes, afin que les clients et les partenaires puissent valoriser les données aussi facilement que possible. En retour, il est essentiel que SAP utilise la puissance et la rapidité des communautés pour innover encore plus rapidement. Dans cet esprit, les solutions gagnantes du challenge seront en open source. L'ouverture crée plus de valeur pour tout le monde.
 
Dans ce challenge, vous travaillerez avec un ensemble de 25 000 factures du jeu de données RVL-CDIP public. Le jeu de données RVL-CDIP [1,2]. Certaines factures sont numérisées (de faible qualité) ou contiennent des notes manuscrites. Vous pouvez également utiliser d'autres jeux de données à votre disposition pour former votre modèle et optimiser sa généralisabilité.
 
Date limite pour soumettre votre solution (en anglais): 19 décembre 2019, à 9 h 00, heure normale du Pacifique
 
Traduction non officielle
 
Source: SAP
 

Photo d'illustration: CMAP – Université d'été en Data Science de l'Institut DATAIA (crédits: © École polytechnique - J.Barande / Flickr Creative Commons Attribution-ShareAlike 2.0 Generic (CC BY-SA 2.0))

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