Style Portfolios with Machine Learning

ML/AI is widely used and deployed in many industries. Its deployment in Asset Management industry (and especially in Canadian pension fund sector) is significantly behind. Part of it is the fear of “black box” and what recommendation it gives. This sentiment is outdated as the recent advancements in ML/AI allow looking inside the “black box and thus focus on “white box” asset allocation recommendations.
Another reason is that asset management these days is the intersection of three disciplines: Financial Economics, Statistics, and Computer Science.

Gestion des risques en cybersécurité et stratégies face à la menace des rançongiciels

Depuis quelques années un nouveau stratagème criminel s’est taillé une place de choix au sein de la communauté des cybercriminels et a pris un essor considérable : les rançongiciels ou ransomware. Ces logiciels malveillants qui infectent les ordinateurs de leurs victimes et demandent en échange le paiement d’une rançon sont devenus une des cybermenaces les plus importantes pour les entreprises en matière de cybercriminalité.

Developing rAAV-mediated retinal gene therapy to improve vision for ZellwegerSpectrum Disorder - Year Two

Peroxisome Biogenesis Disorders of the Zellweger Spectrum (PBD-ZSD) are a group of inherited genetic disorders caused by mutations in any one of 13 PEX genes. Individuals with the common PEX1-G843D mutation consistently develop a retinopathy that progresses to blindness. To test whether we could slow visual loss in these patients, we performed a proof-of-concept trial for PEX1 retinal gene augmentation therapy using our mouse model homozygous for the equivalent PEX1-G844D mutation.

Intact – Analyse et extraction de caractéristiques de voitures à partir d’images

Intact Corporation financière est le plus important fournisseur d'assurances multirisques au Canada en primes annuelles.
Intact vise à offrir un service de réclamations accéléré à ses clients. Au moment d’ouvrir une réclamation, Intact demande d’ores et déjà à ses clients de fournir des images du véhicule qui permettent d’identifier préalablement la condition générale du véhicule. Il sera demandé au client de mettre en évidence la pièce d’équipement endommagée, en s’assurant que celle-ci est bien visible dans l’image.

Simulation-based decision support system for data analytics deployment

Data has been recognized as one of the most valuable assets of modern business. The capacity to gather, store, analyze and interpret data in great quantities can determine to a large degree the ability of a company to achieve goals and adapt to largely volatile environments. This is especially true for financial institutions where data is directly connected to profitability.

Data synthesis using generative adversarial network

This project is about synthesizing data using generative adversarial network (GAN). Unlike conventional studies which use anonymization techniques for removing private information of individuals, we use variants of GAN architectures for crafting new records contextually similar to real records in the legitimate dataset. We plan to run exploratory experiments on public datasets to provide enough grounds for the viability of GANs in synthesizing information. The objective is to develop a proof of concept that shows if synthetic data could be used with similar results than original data.

Modeling Commodity Marketplace for Proof of Work Networks

Recent market instability, volatility, and Bitcion (BTC) halving event combined to create significant challenges for this sector, resulting in many hashing power producers being forced into bankruptcy. The sector has grown very rapidly and has been plagued with boom-bust cycles that have been difficult for producers to weather due to the lack of hedging tools/financial instruments at their disposal.
Pow.re Corporation offers clearinghouse-type services providing hashing power producers the ability to sell their risk to speculators.

Cybersécurité et expérience utilisateur : exploration du rôle de l’interface dans la réduction de la cybercriminalité en contexte bancaire

De plus en plus de personnes utilisent les services bancaires en ligne au quotidien et s’exposent ainsi à des risques divers tels que le vol d’identifiants. De nombreux outils technologiques peuvent être mis en place pour contrer ces activités criminelles, mais leur utilisation et adoption dépend des comportements des utilisateurs. Malgré une compréhension des enjeux sécuritaires, de nombreux utilisateurs sont toujours victimes de ce type de vol du fait de leur utilisation quasi-automatique des outils en ligne qui entraîne une perte de vigilance face aux informations présentées.

Intelligence artificielle pour le prétraitement des données chez Co-operators

L’historique des données que possède une entreprise d’assurance telle que Co-operators concernant leurs clients, les soumissions, les réclamations, etc., constituent un élément stratégique clé qui est au coeur du développement des affaires. La capacité de l’entreprise à utiliser, à manipuler et à interpréter ces données constitue un élément fondamental. Le prétraitement de ces données est l'une des étapes les plus longue du processus d'analyse des données.

Anonymisation automatique de données audio

Depuis quelques années, les questions sur la protection des données personnelles se multiplient. Les entreprises récoltent de plus en plus de données de leurs clients pour plusieurs raisons comme améliorer leur expérience utilisateur ou pour des raisons légales.
Toutefois, dans certains cas, il n’est pas nécessaire de garder toute l’information. Par exemple, chez Desjardins, les objectifs principaux des enregistrements d’appel téléphonique sont la formation et l’évaluation des employés, alors l’information la plus importante est le contenant, pas le contenu.

Pages